「画像生成AIはどういう仕組みで生成しているか知りたい！」 「使い方を学べば、どんな画像を生成できるのか？」 と思ったことはありませんか？風景や人物、物体のリアルな画像、さらに独自のスタイルを持つイラストやアニメ風の画像も容易に生成できるのが画像生成AIです。実は、画像生成AIにはいろいろな仕組みがありそれぞれ違うプロセスで生成しています。そこで本記事では、画像生成AIの基本的な仕組みやその可能性について解説します。記事後半では、画像生成AIを活用する際の注意点にも触れているので、ぜひ最後までご一読ください。なお、画像生成AIの使い方を詳しく知りたい方は、「画像生成AIの使い方を徹底解説！初心者でもできるコツや注意点を紹介」の記事をチェックしてみてください。画像生成AIとは？画像生成AIとは、テキストや画像などの指示で画像やイラストを生成する技術のことです。従来の画像編集ソフトのように、人間が手作業で画像を加工するのではなく、AIが自動的に画像を作成します。たとえば「赤い花の画像を作って」と指示すると、下記の画像が生成できます。画像生成AIは、大量の画像データとそれらに対応するデータを学習し、画像の特徴やパターンを理解します。 蓄積された学習結果に基づいて、指示にあった画像を生成しているのです。では、画像生成AIはどういう仕組みで学習し動いているのでしょうか。詳しく見ていきましょう。画像生成AIの仕組み画像生成AI画像を生成するプロセスは大きく分けて2つあります。テキストや指示の理解：指示に含まれるキーワードを分析し、生成する画像の内容を決める画像の生成：理解した指示に基づき、学習したデータをもとに画像を作成これらのプロセスを支えるのが、「教師あり学習」と「教師無し学習」と呼ばれる手法です。教師あり学習は、大量の画像データと対応するテキストデータをAIに学習させる手法です。たとえば、リンゴの画像にリンゴといった説明文を学習させます。この方法によりAIは、画像とテキストの関連性を理解し、テキスト指示に基づいた画像生成能力を身につけます。一方で「教師なし学習」は、画像データのみを学習させる手法です。この方法では、AIが画像データの特徴やパターンを自動的に捉え、新しい画像を生成する能力を獲得します。これらの学習方法を駆使することで、画像生成AIはさまざまなスタイルや内容の画像を生成できるようになります。次に、上記の仕組みを活用した画像生成AIの技術を紹介します。画像生成AIの技術の違い画像生成AIは、さまざまな技術によって実現されています。現在使われいる技術の一例を紹介します。CNN（畳み込みニューラルネットワーク）VAE（変分オートエンコーダ）GAN（敵対的生成ネットワーク）DiffusionDALL・EStyleGAN／StyleGAN2これらの技術は、単独で用いられるだけではなく、組み合わせて使われることもあります。それぞれ詳しく見ていきましょう。CNN（畳み込みニューラルネットワーク）CNN（畳み込みニューラルネットワーク）は、画像認識や画像分類で広く活用されているディープラーニング技術で、画像を小さな領域に分割し、特徴を抽出・処理することで、画像全体の情報を把握しています。▼CNNで採用されている処理構造画像の特徴を抽出する「畳み込み層」情報を整理する「プーリング層」結果をまとめる「全結合層」上記のように構造を分けることで、画像認識力・学習効率・汎用性の向上を実現させています。CNNは「画像の特徴抽出」「スタイル変換」「超解像」で活用され、画像の質感を変化させるタスクで効果を発揮します。VAE（変分オートエンコーダ）VAE（変分オートエンコーダ）は、画像データの特徴を圧縮し、元のデータを再現する技術です。たとえば、紙に描いたリンゴの絵を小さく圧縮しパソコンに保存しておき、必要な時に再び広げて使うイメージです。学習を重ねることで「赤いフルーツ」や「丸い形」という特徴からリンゴの画像を生成することもできます。この技術は、画像の生成以外にも画像のノイズ除去やデータの補完にも活用されています。GAN（敵対的生成ネットワーク）GAN（敵対的生成ネットワーク）は、生成ネットワークと識別ネットワークの2つのネットワークが互いに競い合うことで、リアルな画像を作り出す技術です。生成ネットワークが本物に見える画像を作り、識別ネットワークが本物か偽物かを見極める役割を担います。生成ネットワークは、識別ネットワークを騙すために本物に近い画像を作り、識別ネットワークは見破る力を高めることで、画像がリアルになっていくのです。一方で、競い合いのプロセスが難しく、学習が不安定になりやすい点や、生成される画像の質を安定させるのが難しいデメリットもあります。DiffusionDiffusionは、画像をノイズから生成する新しいアプローチの画像生成AI技術です。画像に少しずつノイズを加え、ノイズだらけの画像に変えた後、AIがノイズ除去を学習しながら元の画像を再現します。この方法を応用し、最初はノイズしかない状態からでもリアルな画像を生み出すことが可能です。また、Diffusionは学習が安定している点が特徴で、GANのように学習が不安定になりにくく、高品質な画像生成に向いています。DALL-E（DALL-E 3）DALL-Eは、OpenAIが開発した画像生成AIでモデルです。自然言語処理と画像生成技術を組み合わせることで、「アボカド型の椅子」のような独創的な内容も忠実にできるのが特徴です。DALL-E 3で生成した画像DALL-E3では、自然言語処理モデル「Transformer」を基盤とすることで言語理解能力がさらに強化されています。これにより、写真風、イラスト風、絵画風など多彩なスタイルに対応でき、学習データにない内容も生成できる「ゼロショット学習」を備えているのも特徴です。代表的な画像生成AIのサービスと特徴ここからは代表的な画像生成AIモデルを3つ紹介します。前述した使用しているモデルやサービスによって得意とするも異なりますAI ピカソ出典：AI ピカソAI ピカソはDiffusionモデルを使用した画像生成AIで、とくにイラストやアバター作成に特化しています。日本語入力対応に加え、元画像を指定できる機能も備えているため、画像生成AIを利用したことがないユーザーでも使いやすいのが特徴です。架空キャラクターや風景、アバター作成など幅広いイメージが生成できます。無料プランでも一定数の生成ができ、Diffusionモデルを試してみたい場合にもおすすめです。AI ピカソの詳細はこちらMicrosoft Copilot出典：Microsoft CopilotMicrosoft Copilotでは、DALL-E 3を使用した画像生成AIが利用可能です。日本語で簡単に指示するだけで画像が作れます。自然言語処理に優れているため、ユーザーのテキスト指示を的確に理解し、リアルな画像やイラスト生成が可能です。ChatGPTでもDALL-E3の利用ができますが、有料となってしまうためDALL-E 3でどのような画像が生成できるか試してみたい場合におすすめです。Microsoft Copilotの詳細はこちらMidjourney出典：MidjourneyMidjourneyは、独自モデルを採用しながらもDiffusionモデルのメカニズムを取り入れています。クオリティの高い画像を生成できることから、人気の高いサービスです。用途に応じてDiscord版とMidjourneyAlpha（Web版）を使い分ける必要があり、指示（プロンプト）の工夫が求められるため、高品質な画像生成には適していますが、使い方の理解に一定の知識が必要です。そのため、詳細な調整を行いたい場合はおすすめですが、画像生成AIをはじめて使う場合はややハードルが高い可能性があります。Midjourneyの詳細はこちら画像生成AI活用における注意点・課題近年、目覚ましい発展を遂げている画像生成AIですが、その活用にはいくつかの注意点と課題が存在します。1.著作権の問題AIが生成した画像の著作権は誰に帰属するのか、AI学習に使われたデータの著作権侵害の問題など、法的な整備が追いついていない部分が多くあります。国内外でも見解が分かれるため利用にも注意が必要です。2.フェイク画像の生成AIは非常にリアルな画像生成ができるため、悪意のある者がフェイクニュースやなりすましなどに悪用する可能性が懸念されています。とくに、SNSなどで一度拡散されてしまうと収集がつかなくなる可能性もあるので注意が必要です。3.商用利用の可否画像生成AIで作成した画像を商用利用する場合、サービスごとに利用規約が異なります。利用規約をよく確認し、著作権や肖像権などに配慮する必要があります。商用利用に関しては「画像生成AIで作った画像は商用利用可能？ツールを徹底比較」の記事でも紹介しているのでご一読ください。上記以外にも、AIバイアス（特定の傾向が多く含まれることで、AIがその傾向にあわせた画像ばかり生成されるようになること）や倫理的な課題もあり、技術的な改善だけではなく、社会全体での話し合いやルール作りが求められています。画像生成AIに関するよくある質問画像生成AIについてよくある質問をまとめました。それぞれ紹介します。Q1: 画像生成AIを活用するために、どのようなデータが必要ですか？A: 画像生成AIの活用には、大量の画像データやテキストデータが必要です。AIはこれらのデータを用いて学習を行い、画像の特徴やパターンを理解します。とくに、Stable DiffusionやGANなどのディープラーニングモデルは膨大なデータセットを使うことで、高品質な画像を生成できるようトレーニングされています。Q2: 生成される画像の品質を向上させる方法はありますか？A: 画像の品質を向上させるには、プロンプト（指示文）の設定が重要です。詳細な指示を与えることで、AIはよりユーザーの要求に応じた画像を作成できます。また、生成した結果を評価し、プロンプトを微調整することで生成させる画像の調整も可能です。たとえば、MidjourneyやDALL-Eでは、細かいテキスト入力やノイズの調整を繰り返し行うことで生成の精度もあがります。Q3: 画像生成AIと従来のAI技術の違いは何ですか？A: 画像生成AIはGenerative AI（生成AI）の一種で、新たな画像生成が目的です。これに対し、従来のAIは主に分類や識別といった識別系が中心でした。画像生成AIは、GANやVAEなどのモデルを活用して学習したデータからまったく新しい画像を生み出す技術が特徴です。Q4: 商用利用で注意すべき点はありますか？A: 画像生成AIを商用利用する際は、著作権問題に注意が必要です。生成画像が既存の著作物に似ている場合、権利侵害となる可能性があります。とくにデータセットに使われた画像や生成された作品が商用利用に適しているかしっかりと確認しましょう。多くのAIツールは商用利用に関するガイドラインを明確にしていますが、各ツールの利用規約の確認が大切です。Q5: 画像生成AIはどのような分野で活用されていますか？A: 画像生成AIは、さまざまな分野で活用されています。広告やWebサイトのバナー作成、キャラクターデザインなどのデザインやクリエイティブ分野をはじめ、ビジネス分野ではマーケティングや製品開発におけるイメージ作成に利用されています。また、オリジナルキャラクターやゲーム・映画制作でも役立っています。Q6: プロンプトの作成で重要なポイントは何ですか？A: プロンプトの作成においては、具体的で詳細な指示を与えることが重要です。AIは与えられた指示をもとに画像を生成するため、曖昧な表現ではなく、色やスタイル、背景などを具体的に指定することで、よりイメージに近い画像が生成されます。複数の単語や詳細な文章を組み合わせてプロンプトを作ることが、精度の高い結果を得るためのポイントです。Q7: 画像生成AIとChatGPTのような文章生成AIの違いは何ですか？A: 画像生成AIはテキストや指示をもとに画像やイラストを生成するための技術です。一方、ChatGPTなどの文章生成AIは、自然言語処理技術を用いて文章や会話の生成を行います。両者は生成系AIの一種ですが、処理するデータの形式や生成内容が異なります。画像生成AIツールを使って画像を生成してみよう記事では、画像生成AIの仕組みや技術、代表的なサービス、そして活用における注意点や課題について解説しました。画像生成AIは学習方法や生成のプロセスが違うそれぞれのモデルによっても得意不得意があります。使い方次第で、私たちの生活をより豊かに、そして便利にしてくれる可能性を秘めていますのでこの記事を参考に、画像生成AIの世界に触れてみてください。なお、今すぐ画像生成AIを試したい方はAI ピカソがおすすめです。無料で生成を試せるので、下記から無料ダウンロードのうえお試しください。%3Cdiv%20style%3D%22text-align%3A%20center%3B%20font-family%3A%20Arial%2C%20sans-serif%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%3Cp%3E%EF%BC%BC%E7%84%A1%E6%96%99%E3%83%97%E3%83%A9%E3%83%B3%E3%81%A7%E7%94%BB%E5%83%8F%E7%94%9F%E6%88%90%E3%81%8C%E3%81%A7%E3%81%8D%E3%82%8B%EF%BC%81%EF%BC%8F%3C%2Fp%3E%0A%20%20%20%20%3Ca%20href%3D%22https%3A%2F%2Faipicasso.app%2F%22%20style%3D%22display%3A%20inline-block%3B%20background-color%3A%20%23007bff%3B%20color%3A%20white%3B%20padding%3A%2010px%2020px%3B%20text-decoration%3A%20none%3B%20border-radius%3A%204px%3B%22%3EAI%20%E3%83%94%E3%82%AB%E3%82%BD%E3%81%AE%E8%A9%B3%E7%B4%B0%E3%81%AF%E3%81%93%E3%81%A1%E3%82%89%3C%2Fa%3E%0A%3C%2Fdiv%3E