識別系AIが長らく注目されてきたAI市場において、近年「生成AI」として知られるAIが急速に進化しています。
生成AIは、画像、音声、テキストなど多様なコンテンツを手軽に生成できる技術で、業務効率化や新たなアイデアの発想など、さまざまなメリットを提供しています。この記事では、生成AI（ジェネレーティブAI）の種類、使い方、そして実現可能なことについて、わかりやすく解説します。
また、今後の改良に注目が必要な生成AIに関して、その種類や使い方、可能性に焦点を当てた解説を行います。生成AIがもたらす革新的な変化について理解し、将来への適切な活用方法を考えるのに役立つ情報です。
画像生成AIとは？
画像生成AIは、ユーザーが提供したテキスト情報を基に、数秒から数十秒の短時間でオリジナルの画像を自動生成するシステムを指します。日本では「Stable Diffusion（ステーブルディフュージョン）」や「Midjourney（ミッドジャーニー）」などの画像生成AIが広く知られ、デザイン業界を革新し、注目を集めています。
これまで自分で画像を作成できなかったユーザーや、高品質な画像素材を購入する必要があったユーザーにとって、画像生成AIは大きな利点を提供しています。しかし、これまで画像やイラストを制作してきたクリエイターや、風景や人物を撮影してきたカメラマンにとっては、競争や技術の進化による脅威として捉えられています。このようなAI技術の台頭は、デジタルクリエイティブ産業において重要な影響を及ぼすものとされています。
画像生成AIは、新しいクリエイティブプロセスを可能にし、アイデアの実現を助ける一方で、デザイナーやフォトグラファーなどの職業に変革をもたらす可能性があります。今後は、AIとクリエイティビティの融合に関する議論や調整が進展し、バランスの取れた未来のデジタルクリエイティビティが築かれることでしょう。
画像生成AIで生成された画像の商用利用について
また、画像生成AIで生成された画像の商用利用について、AIイラストメーカーの「mimic」のようなサービスは、わずか1日後にはサービス停止に追い込まれるなど、著作権問題が浮上しました。基本的に、画像生成AIで作成される画像の著作権は「画像を生成したユーザー」に帰属するため、元のイラストの作者にとっては「自身の作品と酷似した画像が大量にWeb上に出回る」という状況が発生し、クリエイターの領域を脅かす可能性があります。
例えば、「mimic」のように、クリエイターからの批判や著作権侵害の指摘を受けてサービス停止に追い込まれる場合もあります。一方で、「Stable Diffusion」のようにオープンソースAIとして広く普及する場合もあります。差異は、搭載されたトレーニング済みAIモデルや使用されるデータの違いによるものと考えられます。例えば、Stable DiffusionやMidjourneyはテキスト（プロンプト）を使用して画像を生成し、ユーザーが入力したテキストから幅広い画像を生成できる性質から、著作権問題を回避できる場合があります。
ただし、Stable Diffusionでも、商用利用が許可されていない画像を入力した場合や、商用利用が許可されていないAIモデルを追加学習させた場合など、著作権侵害や法的リスクが発生する可能性があることに留意する必要があります。Stable Diffusionにテキストを入力して画像を生成する場合は問題ありませんが、特定のケースで商用利用が制限されることがあることを覚えておくことが重要です。
画像生成AIの特徴
また、Stable Diffusionを含む多くの画像生成AIは、ユーザーが提供するテキストの長さや単語数に応じて、よりユーザーのイメージに近い高品質な画像を生成する傾向があります。このような背景から、「画像生成AIに高品質な画像を作成させるためのプロンプト（呪文）」を専門に作成および研究する「プロンプトエンジニアリング」という職種も登場し、さまざまな種類の画像が日々生成されている状況が広がっています。
プロンプトエンジニアリングは、AIモデルに適切な指示や情報を提供するための技術や戦略の開発を含みます。熟練したプロンプトエンジニアは、ユーザーが求める具体的なイメージやコンセプトを正確に伝え、AIによる画像生成の精度を向上させる役割を果たします。この分野の成長と発展により、AIを活用したクリエイティブなプロジェクトやデザインの可能性が広がっています。
「Stable Diffusion」とは？
画像生成AI「Stable Diffusion」は、画像生成のための訓練済みAIモデル（Diffusion Model）を搭載した画像生成AIです。ユーザーは、作成したい画像のイメージ（例: アマゾンのジャングル、高層ビルの都会など）を英単語で区切って入力することで、多彩な画像を生成できます。
Stable Diffusionで生成される画像は、「潜在拡散モデル」と呼ばれるアルゴリズムによって生み出されます。ユーザーはこの潜在拡散モデルを搭載したシステムを操作し、プログラムコードを書かずにテキスト入力の操作だけでさまざまな画像を生成できます。
基本的な操作は各インターフェースで提供されるテキスト入力です。各インターフェースには細かなカスタムオプションも存在しますが、画像生成の主要な部分はユーザーが入力するテキスト（プロンプト）に依存しています。したがって、英文作成が得意なユーザーほど、より正確で高品質な画像を生成する可能性が高まり、Stable Diffusionを使用してイメージに近い画像を生成することができるでしょう。
Stable Diffusionの使い方は2通り
Stable Diffusionは潜在拡散モデルを搭載したシステムであり、さらにオープンソースAIとして提供されおり、以下の2つの方法で利用することができます。
- Webアプリケーション上の環境で生成する:
- Hugging FaceやDream StudioなどのWebアプリケーションを利用して、Stable Diffusionを使った画像生成を行うことができます。ブラウザ上で簡単に利用できるため、誰でも手軽に画像生成AIを体験できます。
- 自身が作成した環境にStable Diffusionをインストール、またはプログラムコードを書き込んで生成する:
- よりカスタマイズした操作や、ローカル環境での利用を希望する場合、Stable Diffusionを自身のPCにインストールし、プログラムコードを書いて画像生成を行うことも可能です。この方法を選ぶことで、より細かい設定や制御が可能になります。
- Google Colaboratoryにインストールし生成する：
Googleが機械学習の教育及び研究用に提供しているインストール不要かつ、すぐにPythonや機械学習・深層学習の環境を整えることが出来る無料のサービスです。Colab（コラボ）とも呼ばれます。無料で利用する事が出来ますが、Googleアカウントが必要になります。またCPU及びGPU(1回12時間)の環境が利用可能です。2と比べ、高額なGPUを搭載したPCを用意しなくても、画像の生成が行えるので、非常にお勧めです。