Image Generation

逆拡散プロセス

1. ランダムノイズから始める
   初期状態: 完全にランダムな画像(砂嵐のような)

2. 少しずつノイズを除去
   ステップ1: わずかに形が見える
   ステップ2: 輪郭が見えてくる
   ステップ3: 色が付き始める
   ...
   ステップ50: 完成した画像

3. テキストプロンプトが方向を導く
   「猫」というプロンプト → 猫の形になるように誘導

CLIP のような Vision-Language Model を使用

仕組み:
テキスト「夕日」と画像(夕日の写真)を
同じ空間にマッピング

結果:
「夕日」というテキストと、夕日の画像が
似た位置に配置される

生成時:
「夕日」というプロンプトに基づいて、
その位置に対応する画像を生成

画像を直接生成するのではなく、
圧縮された表現(Latent)で生成

メリット:
- 計算効率が良い
- メモリ使用量が少ない
- 高速

Stable Diffusion がこの方式を採用

特徴:
- 非常に高品質
- 複雑なプロンプトを正確に理解
- ChatGPT と統合

強み:
- テキストの描画が得意
- プロンプトに忠実
- 安全性フィルター

価格:
- 1枚: $0.04〜$0.08
- ChatGPT Plus で利用可能

特徴:
- 芸術的で美しい画像
- Discord ボットとして提供
- コミュニティが活発

強み:
- アーティスティックな表現
- ファンタジー、イラスト風
- 高い一貫性

価格:
- 月額 $10〜$60(サブスクリプション)

特徴:
- オープンソース
- ローカルで実行可能
- カスタマイズ自由

強み:
- 無料
- 商用利用可能
- ファインチューニング可能
- プラグインが豊富

価格:
- 無料(自分で実行)
- クラウド: 従量課金

特徴:
- Adobe 製品に統合
- 商用利用に安全
- 学習データが商用フリー

強み:
- Photoshop、Illustrator と連携
- 企業向けライセンス
- 安全性重視

価格:
- Adobe Creative Cloud に含まれる

要素:
1. 主題(何を描くか)
2. スタイル(どんな風に)
3. ディテール(詳細な指定)
4. 品質(高品質であることを指定)

例:
「a cat sitting on a moon,
watercolor style,
soft lighting, dreamy atmosphere,
highly detailed, 4k」

(月の上に座る猫、水彩画風、
柔らかい照明、夢のような雰囲気、
高精細、4K)

悪い例:
「犬」
→ どんな犬？どんな場所？どんなスタイル？

良い例:
「柴犬が桜の木の下で遊んでいる、春の公園、
日本のアニメスタイル、明るい色使い、
高品質、8K、詳細」
→ 明確で、望む結果が得られやすい

生成したくない要素を指定

例:
ポジティブ: 「美しい風景」
ネガティブ: 「人物、建物、車、低品質、ぼやけ」

結果:
人物や建物のない、純粋な自然の風景

重み付け:
重要な要素を強調

Stable Diffusion:
(red dress:1.5) → 赤いドレスを1.5倍強調

カンマ区切り:
各要素を明確に分離

長さ:
詳細に書くほど、制御しやすい
ただし、長すぎても効果は限定的

コンセプトアート:
- ゲームのキャラクターデザイン
- 映画の背景デザイン
- プロダクトのアイデア出し

イラスト:
- 書籍の挿絵
- ブログのサムネイル
- SNS の投稿画像

メリット:
- アイデア出しが高速
- 複数のバリエーション生成
- コストの削減

広告素材:
- バナー画像
- SNS 広告
- プロモーション素材

パーソナライゼーション:
- ユーザーごとに異なる画像
- A/B テストで複数パターン

メリット:
- 迅速な素材作成
- 低コスト
- 多様性

アセット生成:
- 背景画像
- テクスチャ
- コンセプトアート

NPC の顔:
- 多様なキャラクター
- 自動生成

メリット:
- 開発時間の短縮
- バリエーションの増加

教材の挿絵:
- 分かりやすいイラスト
- 抽象的な概念の可視化

ストーリーテリング:
- 子供向けの絵本
- 視覚的な学習支援

従来:
イラストレーター依頼: 数万円、数日〜数週間

Image Generation:
数秒、無料〜数十円

大幅なコスト削減と時間短縮

人間が思いつかないような組み合わせ:
「宇宙飛行士が深海でサーフィン」
「和風の近未来都市」

AI が新しいアイデアを提示
→ 人間の創造性を刺激

絵を描く技術がなくても、
高品質な画像を作成できる

誰でもクリエイターになれる

何度でも再生成:
- 異なるスタイルを試す
- 細かい調整
- A/B テスト

コストがかからないため、
気軽に実験できる

問題:
細かい指定が反映されないことがある

例:
「3本指を持つ手」→ 5本指や4本指になる
「赤いドレスと青い帽子」→ 色が逆になる

対策:
- プロンプトを工夫
- 複数回生成して選択
- 後処理で修正

問題:
学習データに既存の画像が含まれる
→ 著作権の懸念

対策:
- 商用利用可能なモデルを選択
- ライセンスを確認
- 独自のスタイルを確立

問題:
同じキャラクターを複数の画像で生成するのが難しい

対策:
- Seed 値を固定
- LoRA(Low-Rank Adaptation)でファインチューニング
- ControlNet で構図を制御

問題:
人間の顔や手が不自然になることがある

対策:
- 専用のモデルを使用
- 後処理ツール(Face restoration)
- Inpainting で修正

具体的に記述:
- 主題
- スタイル
- 照明
- 構図
- 品質

例:
「A majestic lion in the savanna,
golden hour lighting,
cinematic composition,
highly detailed fur,
National Geographic style,
8K, professional photography」

アーティスト名:
「in the style of Studio Ghibli」
「Van Gogh style」

カメラや技術:
「shot on Canon EOS R5」
「bokeh effect」
「long exposure」

プロセス:
1. 最初のプロンプトで生成
2. 結果を確認
3. プロンプトを調整
4. 再生成
5. 繰り返し

良い結果が出るまで実験

AI 生成後:
- Photoshop で微調整
- Upscaling(高解像度化)
- 色調補正
- 不要な要素の削除

AI と人間の作業を組み合わせる