AIイラスト生成の仕組み
どうも皆さんこんにちは、エートです。
今回は巷で噂のAIイラストの仕組みについて、解説していこうと思います。
AIイラストとは
AIイラストとは人工知能（AI）を使って生成されたイラストのことです。
入力されたデータやスタイルを学習し、自動的にイラストを生成することができます。これにより、デザイナーやアーティストが手書きで描くよりも短時間で大量のイラストを生成することができます。
生成の仕組みについて
AIイラストの生成には、大きく分けて2つのアプローチがあります。
①生成モデルを使った方法
大量のイラストデータを学習させ、それに基づいて新しいイラストを生成する手法です。
生成モデルには、GAN（Generative Adversarial Network）やVAE（Variational Autoencoder）などがあります。
これらのモデルは、学習済みのモデルに入力として指定したスタイルや概要などを与えることで、新しいイラストを生成します。
②畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を使った方法
イラストのスタイルや概要などを学習し、それに基づいて新しいイラストを生成する手法です。この方法ではイラストのパーツを分解し、それぞれのパーツを学習し、最終的に組み合わせることで新しいイラストを生成します。
生成モデルを使う場合は、大量のイラストデータを学習させる必要があります。一方、CNNを使う場合は、イラストのパーツを分解するために、少量のイラストデータでも学習することができます。
世に出ている多くのサービスは①の生成モデルを用いて作られています。
生成モデルを使った場合の手順
イラストデータの収集: AIイラストを生成するためには、大量のイラストデータが必要です。そのためにイラストデータを収集する必要があります。
データの前処理: 収集したイラストデータを学習に適した形式に変換します。イラストのサイズの調整、データの正規化などを行います。
モデルの学習: 前処理したイラストデータを使って、生成モデルを学習します。
モデルの評価: 学習したモデルを使って、新しいイラストを生成してその質を評価します。評価基準にはイラストのクオリティ、生成スピードなどが含まれます。
モデルの最適化: 学習したモデルを最適化します。最適化にはハイパーパラメータの調整、学習データの追加などが含まれます。
モデルの活用: 最適化したモデルを使って実際にイラストを生成します。生成したイラストはデザイン、ゲーム、映像など様々な用途に使用することができます。
CNNを使った場合の手順
画像データセットを用意する: イラスト生成に使用するために、大量の画像データセットが必要です。これらの画像データセットは学習時にCNNモデルによってパターンを学習するために使用されます。
CNNモデルを構築する: 画像データセットを使用して、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）モデルを構築します。このモデルは画像のパターンを学習することができるように設計されています。
モデルの学習を行う: 画像データセットを使用してCNNモデルを学習させます。学習には大量のデータと時間が必要でこれによりモデルは画像のパターンを良く学習することができます。
生成したいイラストのテンプレート画像を入力としてモデルに与える: 学習が完了したら、生成したいイラストのテンプレート画像を入力としてCNNモデルに与えます。
モデルが生成したイラストを出力として返す: CNNモデルは入力テンプレート画像に似たイラストを生成し、それを出力として返します。
生成イラストを可視化する: 生成されたイラストは、画像として可視化することができます。
AIイラストは学習データと「同じ結果」を出力することがあるか
結論から言えば、学習用データと酷似した画像を出力することがあります。学習データセットに含まれる画像のパターンを学習し、それらのパターンを使用して新しい画像を生成するためです。
しかし、生成された画像は完全に学習データと同一ではないことが多いです。モデルは学習したパターンを使用して新しい画像を生成しますが、その画像は学習データとは異なる細部を持つことがあります。
また、生成イラストの質は画像データセットの質、モデルの設計、学習時間などによって変わるため、生成されたイラストの質も異なることになります。
(※この辺の著作権侵害周りの話は別の記事で細かく書きます)
さて、いかがだったでしょうか？
AIイラストの生成の仕組みや手順についてなんとな～く理解できていたら嬉しいです。
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