先読み!IT×ビジネス講座 画像生成AIの表紙

先読み!IT×ビジネス講座 画像生成AI


本書の要点

  • 画像生成AIは一般ユーザーに公開され、自然言語で画像が生成できるようになったことにより、急速に注目を集めた。

  • 画像生成AIは複数の人やモノを描写したり、細部を正確に描写することが苦手だ。しかし、頭の中のイメージを簡単に可視化できるため、全人類の表現力をワンランク上げる可能性を秘めている。

  • 画像生成AIに関する法律はグレーな部分も多い。著作権の侵害にならないように留意が必要だ。

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注目が集まる「画像生成AI」

なぜ今、画像生成AIが注目されているのか?

2022年半ばから一気に注目を集めるようになった画像生成AI。まずは、ブームとなるまでの流れを確認したい。そもそも、これほどまでに注目を浴びるようになったのは、プログラミングの知識も必要なく、テキストで内容を指定するだけで、非常に高いクオリティの画像を生成できるようになった点だ。その源流となったのが米AI研究組織OpenAIが2021年1月にDALL・E(ダリ)、2022年4月にDALL・E2(ダリ・ツー)を発表したあたりである。この時点では、悪用の可能性を恐れて一部のユーザーに向けたβ版のみの提供に留めたため、ブームにはならなかった。だが、2022年7月にMidjourneyのβ版が登場し、8月にはStability AIがStable Diffusionをリリースして、画像生成AIが一気に注目を集めるようになる。その理由は、一般ユーザーが自由に使えるようになり、普段使用する自然言語で画像を生成できるようになったからだ。さらに、Stability AIはソフトウェアの設計図にあたるソースコード、そしてAIが画像を学習するときに使うデータセットを全て公開し、他社がStable Diffusionをベースにして独自の画像生成AIサービスを作ることも許容している。こうして誰もが手軽に利用・開発できるツールになったことから、画像生成AIは盛り上がりを見せるようになった。

画像生成AIが絵を作り出す技術的な仕組みは?

Floriana/gettyimages

現在の画像生成AIのメインプレイヤーはいずれも「拡散モデル(ディフュージョンモデル)」と呼ばれるAIのモデルをベースにしている。このモデルは「ディフュージョン」と「クリップ」という重要な2つの技術で成り立っている。

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要約公開日 2023.06.28
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