今日、私たちの生活の中にはAI（人工知能）が深く浸透しています。その中でも特に注目されているのが「画像生成AI」です。このAIは、大量の画像データを学習して、まったく新しい画像を生成する能力を持っています。人の顔からアート作品、風景まで、我々が想像する以上の多様性と創造性を発揮します。
この記事では、そんな画像生成AIのしくみを分かりやすく解説していきます。
画像生成AIの基本
画像生成AIとは何か
画像生成AIとは、文字通り人工知能が新たな画像を生成する技術のことを指します。具体的には、AIが学習したデータ（この場合、画像データ）を基に、存在しない新たな画像を創り出す能力を持っています。すでに存在する画像を模倣するだけではなく、AI自身が新しい画像を「創造」することができるのです。
これは、たとえば新しいファッションデザインの提案や、未来の街並みの予想など、さまざまな場面で活用されています。AIが生成した画像は、人間が描く、または写真で撮った画像と変わらないほどリアルであり、時にはそれを超えることもあります。
この記事では、この画像生成AIのしくみを簡単に分かりやすく解説していきます。
画像生成AIの種類：GANとVAE
「画像生成AI」と言っても、実はその背後にはいくつもの技術が存在します。その中でも、この記事では「GAN」（敵対的生成ネットワーク）と「VAE」（変分オートエンコーダー）という二つの主要な技術に焦点を当てます。
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２つのネットワークが競い合うように設計されています。一方のネットワーク（生成ネットワーク）は新しい画像を生成し、もう一方のネットワーク（判別ネットワーク）はその画像が本物（すでに存在する画像）か偽物（生成ネットワークが生成した画像）かを判断します。競争し合うことで、生成ネットワークはよりリアルな画像を生成することができます。
VAE（変分オートエンコーダー）
一方のVAE（変分オートエンコーダー）は画像を効率的に圧縮し、その圧縮した情報から元の画像を再現する能力を持ちます。これにより、VAEは学習した画像の特徴を捉え、その特徴を元に新たな画像を生成することが可能となります。
これらの２つの技術の具体的な動きと、それぞれの特徴や利用シーンなどは次の節で詳しく解説します。
GAN（敵対的生成ネットワーク）の基本
先程ご紹介した画像生成AIの技術の１つ、GAN（敵対的生成ネットワーク）について、もう少し詳しく見てみましょう。
GANの中心的な概念は「敵対的」です。これは、２つのネットワークが競争することで、互いに自分のパフォーマンスを向上させるという概念です。
具体的には、GANには「生成ネットワーク」（Generator）と「判別ネットワーク」（Discriminator）の２つの部分があります。生成ネットワークは新しい画像を作り出し、判別ネットワークはその画像が本物（つまり既存の画像）か偽物（生成ネットワークが作った画像）かを判断します。
これはまるで芸術家と美術評論家のような関係です。生成ネットワーク（芸術家）はできるだけ本物そっくりの画像を作り出すよう努力し、一方判別ネットワーク（美術評論家）はその画像が本物か偽物かを見分ける能力を磨きます。
この互いの競争により、生成ネットワークは最終的に本物そっくりの画像を作り出す技術を獲得します。これにより、GANは非常にリアルな新しい画像を生成することが可能となるのです。しかし、モデルの学習が難しく、生成する画像の品質が一貫していない場合があります。
このようなGANの特性は、AIが生成する画像の質を高めるため、多くの領域で活用されています。
VAE（変分オートエンコーダー）の基本
VAE（変分オートエンコーダー）は画像や他の種類のデータをコンパクトに「エンコード」（圧縮）、そしてその圧縮した情報から元のデータを「デコード」（再現）する能力を持つAIです。
これを画像生成で活用すると、VAEは大量の画像データから重要な特徴を学習し、それを基に新しい画像を生成します。それはまるで、たくさんの風景写真から山や木、湖などの特徴を学び、それらの要素を組み合わせてまったく新しい風景画を描くアーティストのようなものです。
VAEが生成する画像はGANほど鮮明ではないかもしれませんが、その結果はより一貫性があり、生成が安定しています。また、VAEは潜在空間が連続性を持つため、滑らかな画像の遷移を生成することが可能です。
その特性が活きるシーンも多く、例えば創造的なデザインを提案するなどの領域でVAEは重宝されています。
画像生成AIの課題
画像生成AIは多くの可能性を秘めていますが、現在もいくつかの課題があります。ここでは主要なものをいくつか紹介します。
- 品質の不均一性: 画像生成AIは学習したデータに基づいて新しい画像を生成しますが、生成される画像の品質は必ずしも均一ではありません。一部の生成画像は非常にリアルで、一方で他の画像は明らかに人工的に見える場合があります。
- バイアス: 画像生成AIは学習データに強く依存します。したがって、学習データにバイアスが存在する場合、そのバイアスは生成される画像にも反映されます。
- エシカルな問題: 画像生成AIの技術が進化するにつれて、人々がその技術を不適切に利用するリスクが増えます。例えば、リアルな人間の顔を生成することが可能な「ディープフェイク」は、フェイクニュースの生成や詐欺に悪用される可能性があります。
- 解釈性と透明性: AIと一般に共通する課題ですが、画像生成AIがどのようにして特定の画像を生成したのかを理解し、解釈するのは困難です。これは、AIの決定過程の透明性を確保する上での課題となります。
これらは一部の課題であり、画像生成AIが広く利用されるにつれて、新たな課題が浮上する可能性もあります。
まとめ
私たちはこの記事で画像生成AIの世界に触れてきました。それでは、学んだことを簡潔にまとめてみましょう。
- 画像生成AIは、大量の画像データを学習し、新しい画像を生成するAIです。
- GAN（敵対的生成ネットワーク）は、”芸術家”と”美術評論家”のような2つのネットワークが競い合うことで画像を生成します。
- VAE（変分オートエンコーダー）は、大量の画像データから重要な特徴を学習し、それを基に新しい画像を生成します。
- 画像生成AIの可能性は無限大ですが、悪用の恐れなど多くの課題が存在します。
この記事が、あなたの画像生成AIに対する理解を深める手助けとなりましたら幸いです。AIの進化は日々進んでいます。未来の可能性を見つけるために、今後も学び続けましょう。
