画像生成AIとは？イラストが生成される仕組みや活用事例を徹底解説！

こんにちは！

toiroフリーランス編集部です。

もし、あなたが思い描く理想の風景やキャラクターが、わずか数秒で目の前に現れるとしたらどうでしょうか？

それを実現するのが、今話題沸騰中の「画像生成AI」です。

テキストでイメージや雰囲気を指定するだけで、プロのアーティスト顔負けの作品が瞬時に生み出されるこの技術は、クリエイティブな分野に革命をもたらしています。

この記事では、AIがどのようにして画像を生成するのか、その背後にある驚くべき技術や、実際の活用事例、そして利用時の注意点までを網羅的に解説します。

さらに、人気の画像生成AIツールにも触れていますので、みなさんのクリエイティブな活動に役立つ情報が満載です。

画像生成AIが描く新しい世界に、一緒に足を踏み入れてみませんか？

画像生成AIとは？

画像生成AIとは、人工知能（AI）を使って新しい画像を生成する技術のことです。

画像生成AIは、ディープラーニング（深層学習）という技術を基盤にしています。

ディープラーニングは、大量のデータを使ってAIを訓練し、パターンを学習させる方法のことです。

学習させることで、AIは画像の特徴を理解し、新しい画像を生成する能力をもつようになります。

例えば、猫の画像を大量に学習させると、AIは猫の特徴を理解し、新しい猫の画像を生成することができる、というわけです。

この技術は、単なる画像生成にとどまらず、さまざまな応用が期待されています。

まずはAIがどのようにして画像を生成するのか、その基本的な仕組みを理解していきましょう！

どうやってイラストが生成されるの？画像生成AIの仕組み

画像生成AIの仕組みは、主にディープラーニングに基づき、次のようなステップでイラストが生成されます。

データ収集

まず、大量の画像データを収集します。

例えば、猫の画像を生成したい場合、猫の写真を大量に集めるところからはじまります。

このデータ収集の段階では、インターネット上の公開データベースや、特定のテーマに特化した画像コレクションを利用することが一般的です。

また、データの多様性を確保するために、異なる角度や背景、照明条件で撮影された画像を集めることが重要。

さまざまな情報をもとに、AIが幅広い状況に対応できるようになります。

さらに、データの質も重要です。

高解像度で鮮明な画像を集めることで、AIがより詳細な特徴を学習することができます。

データの前処理

収集したデータをAIが学習しやすい形に整えます。

具体的には、画像のサイズを統一したり、ノイズを除去をしたりします。

その過程では、以下のデータの処理が行われます。

リサイズ

異なる解像度の画像を統一されたサイズにリサイズ（画像の大きさを調整）します。

例えば、すべての画像を256x256ピクセルの大きさにリサイズすると、AIが効率よく学習できるようになります。

AIは同じ形式のデータを受けとることで、より正確に画像を生成することができます。

正規化

正規化とは、ピクセル値（画像の色の値）を特定の範囲に変える方法です。

通常、画像のピクセル値は0から255の範囲で表されます。

これは、各ピクセルの色の強さを示しており、0が最も暗く、255が最も明るいことを意味します。

正規化では、この0から255の範囲を0から1の範囲に変換することで、AIが画像を処理する際の計算が安定し、学習がスムーズに進むようになります。

ノイズ除去

画像に含まれる不要なノイズを除去します。

具体的には、画像のぼやけやゴミなどを取り除き、画像をよりクリアにします。

その際に使われるのが、画像を鮮明にするフィルタリング技術です。

フィルタリングにはいくつかの種類があり、一般的には画像のぼやけを滑らかにする「ガウシアンフィルタ」や、画像のゴミや小さなノイズを取り除く「メディアンフィルタ」が使われます。

データ拡張

データ拡張とは、AIが学習するための画像データを増やす方法です。

学習データのバリエーションを増やすために、画像を回転させたり、反転させたり、ズームイン・アウトすることで、同じ画像でも違うパターンを作り出します。

AIはより多くのバリエーションを学ぶことができ、より賢くなります。

モデルの訓練

モデルの訓練とは、AIに画像をみせて学ばせることです。

前処理されたデータ（きれいに整えられた画像）を使って、AIが画像の特徴を覚えるようにします。

例えば、猫の耳や目の形、毛の質感などの特徴を覚えることによって、AIは猫の画像を見たときに、それが「猫」だと認識できるようになります。

この訓練プロセスは次のように進みます。

モデルの選定

モデルの選定とは、アーキテクチャを選定することで、AIがどのように学習するかを決めることです。

たくさんの方法がありますが、画像を認識するためには、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）という方法がよく使われます。

CNNとは、画像を処理するために特別に設計されたAIの一種で、画像のなかの特徴をみつけ出すのが得意です。

画像の細かい部分をうまく捉えることができるので、画像を認識したり生成したりするのにとても効果的です。

初期化

初期化とは、AIが学習をはじめるための準備をすることです。

「重み」という設定をランダムな値にすることで、AIがどこから学習をはじめるかが決まります。

簡単にいうと、重みはAIが「どの特徴がどれだけ重要か」を学習するための調整パラメータです。

重みの初期化は、AIがどれだけ早く学習できるかや、最終的にどれだけうまく学習できるかに影響するため、適切な方法を選ぶことが重要です。

学習

学習とは、AIがデータを使って賢くなるプロセスです。

前処理された画像データをAIモデルに入力し、モデルはそのデータをもとに予測を行い、例えば画像が猫かどうかを判断します。

次に、モデルの予測結果と実際の答え（例えば、画像が猫であること）を比較して、「どれだけ間違っているか」の誤差を計算し、誤差を最小限にするようにモデルの重みを調整し、次回の予測でより正確になるようにします。

このプロセスは「バックプロパゲーション」という方法を使って行われます。

具体的には、誤差がどこで発生しているかを計算し、その情報を使って重みを調整する「誤差逆伝播法」と、誤差を最小限にするために重みを少しずつ変更していく「勾配降下法」を使います。

評価

評価とは、AIがどれだけうまく学習できたかを確認することです。

AIが「学習する」ために使う訓練データと「どれだけうまく学習できたかを確認する」ために使う検証データに対する精度を順に確認し、新しいデータに対しても正確に予測できるかどうかをチェックします。

もし、訓練データに対しては高い精度を示すのに、検証データや新しいデータに対しては低い精度を示す場合、AIがあまりにも詳しく学習しすぎてしまう「過学習」と呼ばれる現象が起きます。

分かりやすくいうと、「テストの問題を丸暗記したのに、実際の試験では応用が効かない」状態に似ています。

過学習が起きていないか？をチェックすることが重要です。

生成プロセス

生成プロセスとは、訓練されたAIモデルを使って新しい画像を作り出すことです。

最初はランダムなノイズ（ただの点の集まり）からはじまり、徐々に具体的な形や色を持つ画像が出来上がっていきます。

この生成プロセスは、次のように進みます。

ノイズの生成

ノイズの生成とは、ランダムな点の集まりを意味するノイズベクトルをつくることです。

ノイズベクトルは、新しい画像を作りはじめるための最初の状態になります。

生成モデルの適用

生成モデルの適用とは、ノイズベクトルを使って新しい画像をつくることです。

このノイズベクトルを、新しいデータをつくり出す生成モデルに入力することで、生成モデルは学習したデータの特徴を使い、ノイズを具体的な画像に変えていきます。

例えば、ランダムな点の集まりからはじめて、だんだんと猫の形を持つ画像に変わっていくような感じです。

反復的な改善

反復的な改善とは、生成モデルが何度も繰り返し作業を行って、徐々に具体的な形や色を持つ画像をつくり出すことです。

生成モデルの適用は「ノイズから一度に画像を作るステップ」であり、反復的改善は「その画像を何度も繰り返して少しずつよくしていくステップ」になります。

例えば、最初はランダムな点の集合だったものが、数回の反復を経て、より具体的で詳細な猫の形をもつ画像に変わっていきます。

イラストの完成

生成モデルが十分に学習し、高品質な画像を生成できるようになった段階で、そのモデルを使って新しい画像をつくり出します。

画像生成AIが画像をつくる時間は、使用するモデルの種類や計算リソース（CPUやGPUの性能など）によって大きく異なりますが、簡単なモデルの場合はわずか数秒で完成します。

あっという間にイラストが完成するまでに、こんなに複雑な技術やプロセスがあるなんて驚きですね。

このようにして、画像生成AIはまるで人間のアーティストのように新しいイラストをつくり出すことができます。

現時点でもすばらしい技術ですが、画像生成AIはさらなる進化を遂げつづけています！

イラストの品質を向上させるGANとは？画像生成AIの最前線

最近の研究では、生成された画像の品質を向上させるための技術も開発されています。

非常にリアルで高品質な画像を生成する能力に優れていることで大注目の、Generative Adversarial Networks（GAN）についてご紹介します。

GANは日本語で「敵対的生成ネットワーク」と呼ばれ、生成された画像のリアリティを高めるために、2つのAIモデルを競わせる方法で、よりリアルで高品質な画像が生成される技術です。

GANで高品質なイラストを生成する方法

GANは2つの主要な部分から構成されています。

この2つのモデルが競いあうことで、生成モデルはどんどんリアルな画像をつくるように学習していきます。

一方、識別モデルもどんどん賢くなり、偽物を見破る能力が向上します。

この競争の結果、非常に高品質なイラストが生成されるのです。

最近では、簡単にGANを使えるツールやサービスも増えてきていて、初心者でも試してみることができますので是非チェックしてみてください。

おすすめの画像生成AIは？注目のツールをピックアップ

画像生成AIはだれでも簡単に使うことができます。

現在特に人気があり、多くの人に活用されているおすすめの画像生成AIツールをご紹介します！

DALL-E3（ダリ・スリー）

2024年にOpenAIから誕生した、ChatGPTなどを使ってテキストから高品質な画像を生成できる革新的なAIです。

細部までリアルで精密な描写が可能であり、その精度の高さが注目されています。

絵画や写真、デザインなどさまざまなスタイルで画像を生成できる点も魅力です。

アート制作、広告デザイン、ビジュアルコンテンツの作成などに利用されています。

MidJourney（ミッドジャーニー）

2022年にリリースされた、アートの分野で高い評価を受けている画像生成AIです。

幻想的で芸術的な作品を得意としており、細かいニュアンスを指定できることが特徴です。

絵画風やファンタジー風など、独特な美的感覚を反映した画像を生成します。

グラフィックデザイン、映画やゲームのコンセプト、ビジュアル制作などに利用されています。

Runway ML（ランウェイ エムエル）

2024年に新しいモデルが発表された、画像生成だけでなく、動画生成や編集機能も備えた多機能AIです。

直感的で使いやすいインターフェースを提供しており、特にクリエイターやデザイナーに人気です。

動画編集やエフェクト追加にも対応していて、さまざまなクリエイティブタスクに対応できます。

映像制作、広告、インタラクティブコンテンツ、ソーシャルメディア用コンテンツ制作などに利用されています。

DreamStudio（ドリームスタジオ）

画像生成AIモデルであるStable Diffusionをベースにした商業用ツールで、高品質な画像を生成する能力に優れた画像生成AIです。

特徴として、専門的な知識がなくても簡単に操作でき、他の画像生成AIと比較しても、非常に優秀なツールです。

企業やプロフェッショナルの方も含めて、幅広い層に利用されています。

それぞれ異なる特徴を持ちながらも、どれも高いクオリティと使いやすさを兼ね備えており、特に人気があります。

使用するシーンや目的に応じて選ぶことができ、個人から企業まで幅広く利用されています。

興味がある方は、ぜひ画像生成AIを試してみてください！

実際どのように使われているのか？画像生成AIの活用事例

画像生成AIが普及した現在、個人がプライベートで使うケースも増えています。

趣味でイラストを描く人が、AIを使って新しいアイデアを得たり、写真をアート風に変換したりしていますね。

一般の方でも手軽に高品質なイラストを楽しむことができるようになってきました。

また、すでに私たちの身近なところで活用されており、さまざまな分野で革新的な変化をもたらしていることをご存じですか？

どんな形で使われているか、具体的な活用事例を紹介していきます！

アートとデザイン

画像生成AIは、アートとデザインの分野で大きな影響を与えています。

アーティストはAIを使って新しいスタイルの作品を生み出したり、既存の作品に新しい要素を加えたりしています。

従来の手法では考えられなかったような斬新なデザインをつくることが可能です。

AIが生成した絵画がオークションで高額で取引されるなんていうこともあります。

医療分野

医療分野でも画像生成AIは重要な役割を果たしています。

特に、医療画像の解析や生成において、AIは診断の精度を向上させるために活用されています。

例えば、MRIやCTスキャンの画像を生成・解析することで、病変の早期発見や診断の精度向上に寄与したり、AIが生成した高解像度の画像を使って、医師が腫瘍の位置や大きさをより正確に把握することができます。

エンターテインメント業界

エンターテインメント業界でも画像生成AIは重宝されています。

ゲーム開発においては、ゲームのキャラクターのデザインを自動生成することで、デザイナーの作業を大幅に効率化することや、生産性を高めています。

映画制作では、シーンに必要な背景をAIが生成することで、撮影場所の制約を受けずに多様なパターンをつくり出すことができ、制作コストの削減や制作時間の短縮が実現されています。

ファッションとプロダクトデザイン

ファッション業界やプロダクトデザインの分野でも、画像生成AIは新しいデザインのアイデアを提供しています。

ファッションデザイン、家具や家電などのデザインを生成することで、デザイナーはより多くの選択肢を短時間で検討することができます。

パターンや色の組み合わせ、形状や機能など、従来のデザイナーの発想を超える独創的なものが多く、業界に新しい風を吹き込んでいます。

広告業界

広告業界でも、画像生成AIは活発に利用されています。

AIを使って、さまざまなバリエーションの広告用の画像やビジュアルコンテンツを生成することで、より効果的で魅力的な広告を作成することができます。

また、ターゲットオーディエンスに合わせたカスタマイズをすることで、広告効果を最大化することも可能です。

これらの事例からも分かるように、画像生成AIはさまざまな分野で活躍し、さらにその可能性を広げています。

特に、クリエイティブな作業を効率化し、新しいアイデアを生み出すためのツールとして非常に有用です。

著作権などは大丈夫なの？画像生成AIを使う際の注意点と課題

画像生成AIは非常に便利で身近な技術である反面、いくつかの注意点と課題も存在します。

重要な点ですので、ぜひ理解を深めてください！

著作権問題

生成された画像が既存の作品に似ている場合、著作権侵害のリスクがあります。

AIが学習するデータの選定にはご注意ください。

例えば、特定のアーティストの作品を大量に学習させると、そのアーティストのスタイルに似た画像が生成される可能性があります。

著作権問題を回避するためには、学習データの選定に注意を払い、適切なライセンスを取得することが必要です。

倫理的な問題

AIが生成した画像が悪用されるリスクもあります。

例えば、フェイクニュース画像や、身分証などの偽造画像を生成するために使用されるケースも考えられます。

また、暴力的、性的、差別的など、社会的には受け入れがたい不適切な内容を含む画像作成に使われる可能性があり、倫理的な問題も考慮する必要があります。

悪用された場合、社会的な混乱や信頼の低下を引き起こすという事態も考えられます。

品質のばらつき

生成される画像の品質が一定でないことがあります。

特に、複雑なデザインや高解像度の画像を生成する際には、品質のばらつきが顕著になることがあります。

例えば、細部がぼやけてしまったり、色が不自然になったりすることもあるため、品質のばらつきを減らすためには、生成モデルの改良やデータの前処理を工夫することが求められます。

データの偏り

AIが学習するデータが偏っていると、生成される画像にも偏りが生じることがあります。

例えば、特定の人種や性別、年齢、地域や文化などの偏ったデータをAIに学習させると、その偏りが生成される画像にも反映されてしまいます。

できるだけ多様なデータを収集し、偏りを減らすように努めることが重要です。

コストとリソース

高品質な画像を生成するためには、大量のデータと計算リソースが必要なため、場合によってはコストが非常に高くなることがあります。

計算リソースの確保に加えて、電力消費、データの収集と管理、訓練時間、コスト管理などに注意が必要です。

持続可能な方法で画像生成AIを活用するためには、これらの要素をバランスよく考慮し、適切な計画と管理をすることを心掛けましょう。

画像生成AIは非常に便利な技術ですが、利用する上での注意点と課題を理解し、適切に対処することで、より効果的に画像生成AIを活用することができます。

法的な整備や倫理的なガイドラインの策定や、技術の進化とともに、これらの課題も徐々に解決されていくことが期待されますが、現時点ではリスクを最小限に抑えるための対策と慎重な対応が求められます。

今後の展望と可能性は？未来の画像生成AI

画像生成AIの未来は非常に明るいと言えます。

技術の進化によってAIの学習速度や情報処理能力が向上し、さらに高品質でリアルな画像が生成できるようになるでしょう。

今後どんな新しい可能性が広がっていくのでしょうか？

例えば、映画やゲームのキャラクターや背景が、まるで実写のようにリアルになり、バーチャルリアリティ（VR）や拡張現実（AR）のコンテンツが、より没入感のあるものになることが期待されます。

他にも、デザイナーが簡単なスケッチを描くだけで、AIがそれをもとに詳細なデザインを生成することができ、アイデアを素早く形にすることができるようになります。

デザイナーに限らず、一般の人でも簡単にプロフェッショナルなデザインを作成できるようになるでしょう。

医療分野でも応用が進み、AIが生成したシミュレーション画像を使って、手術の計画やトレーニングが行われることも考えられます。

病気の早期発見や診断がより正確になり、患者の治療が改善されるだけでなく、医療従事者のトレーニングが効率化され、医療の質が向上することが見込まれます。

教育分野では、AIが生成した教育用の画像やビジュアルコンテンツを使って、学習効果が向上するでしょう。

例えば、歴史の授業でAIが生成した古代文明の再現画像を使うことで、学生がその時代の生活や文化を視覚的に理解しやすくなったり、理科の授業で化学実験のシミュレーションを行うことで、学生が安全に実験の手順や結果を学ぶことができるようになったりすることが予想されます。

画像生成AIを活用するのはあくまで「人」です。

人間の創造性や芸術的感性はどの時代でも変わらず必要であり、画像生成AIはあくまでも強力な表現サポートツールとして活用していきましょう。

画像生成AIの進化により、私たちの生活や仕事がどのように変わっていくのか非常に楽しみですね。

まとめ

いかがでしたか？

画像生成AIは、クリエイティブな分野での可能性を広げる技術です。

基本や仕組みを理解し、実際の活用事例や注意点を知ることで、より効果的にこの技術を活用できるようなります。

より多くの人が画像生成AIを手軽に利用できるようになり、今後も新しいアイディアや作品が次々と生まれるでしょう。

画像生成AIの世界に興味を持った方は、ぜひ一度触れてみてはいかがでしょうか？

本コラムで触れた関連する技術について詳しく知りたい方はこちらをご参考ください。

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