生成モデルとは？定義や代表的なモデル、識別モデルとの違いについてわかりやすく解説
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現在、インターネット上にはAIの画像生成モデルによって生成された画像が数多く公開されています。
さらに、誰でも簡単に画像生成が行えるサービスも豊富に提供されているので、生成モデルはとても身近な存在になっています。
ただ、生成モデルが具体的にどのようなものなのか、理解していない方も少なくありません。
今回は、生成モデルの定義や代表的なモデル、識別モデルとの違いについてわかりやすく解説します。
生成モデルとは？
生成モデルとは、AIが学習したデータを元に新たなデータを生成するモデルのことです。
例えば、特定の動物や人間の画像データをAIに学習させることで、AIが新たに空想上の動物や人間をリアルに生成することができます。
最近では、この生成モデルがゲーム開発やイラスト、Webデザインなどの幅広い分野で活用されており、今後さらに高い精度での生成ができるようになるでしょう。
現時点では、不自然な箇所が発生してしまうなどの問題もある状態です。
深層生成モデルとは？
深層生成モデルとは、ディープラーニングと生成モデルを掛け合わせたモデルのことです。
ディープラーニングを活用した生成モデルでは、従来の生成モデルよりも高い精度で新たなデータを生成することができます。
さらに、AIに与えられたデータに対して複数の値を出力することが可能なので、生成モデルで空想上の動物や人間を生成するよりもリアリティで不自然な箇所も少なくなります。
ディープラーニング
ディープラーニングとは、機械学習の手法の1つで、大量のデータから自動で分析して学習すべき内容を判断することが可能です。
与えられたデータの特徴やパターンを学習するために、入力層と多層の中間層、出力層を持ったニューラルネットワークが学習していきます。
多層の中間層を経由することで、従来の機械学習モデルよりも高い精度で結果を出力することができるので、幅広い分野で活用されています。
特に、医療や建設、運転などの分野では、ディープラーニングがとても重要な技術の1つです。
生成モデルと識別モデルとの違い
識別モデルとは、分類や回帰に使用される機械学習の手法の1つです。
主に、与えられたデータを線で分割して学習することで、データをクラス分けして、各クラスに含まれる確率をモデルにしたものになります。
例えば、犬と猫の画像を認識する場合に犬と猫のそれぞれのカテゴリに条件付きで明確な線引きをすることで、犬と猫の画像を識別します。
そのため、AIが学習したデータを元に新たなデータを生成する生成モデルとは、仕組みが違います。
代表的なモデル
ディープラーニングと生成モデルを掛け合わせた深層生成モデルには、いくつかモデルが存在しており、その中でも代表的なモデルには以下4つがあります。
- GAN(敵対的生成ネットワーク)
- VAE(変分オートエンコーダ)
- フローベース生成モデル
- 拡張モデル
ここでは、以上の4つの代表的なモデルについて解説します。
GAN(敵対的生成ネットワーク)
GAN(敵対的生成ネットワーク)とは「Generative Adversarial Networks」という言葉の略称で、敵対的生成ネットワークとも呼ばれる生成モデルの1つです。
生成ネットワーク「Generator」と識別ネットワーク「Discriminator」の2つから構成されており、この2つのネットワークが競い合うことで精度を高めていきます。
「Generator」がデータを出力して「Discriminator」がそのデータを本物か偽物か2クラスに分類することで、高画質な画像生成やテキストデータからの画像生成が可能です。
VAE(変分オートエンコーダ)
VAE(変分オートエンコーダ)とは、「variational autoencoder」という言葉の略称で、教師なし学習のディープラーニングを用いたモデルの1つです。
主に入力データを分析して特徴を抽出する「エンコーダ」とエンコーダから出力された特徴から出力データを生成する「デコーダ」の2つで構成されています。
VAEで画像生成を行う場合、「エンコーダ」で入力された画像を圧縮し「デコーダ」で圧縮した画像を復元すると新たな画像が生成される仕組みです。
また、AIが学習したデータから特徴を抽出し、その特徴から学習データと類似した画像を新たに生成します。
フローベース生成モデル
フローベース生成モデルとは、「データ変形関数」という数値のみを学習するだけで、新たに画像を生成することができるモデルです。
また、単純な確率分布を複雑な確率分布に変換する生成モデルでもあり、画像生成においてあまり用いられることのないモデルです。
そのため、画像生成モデルを構築する際には、理解していなくても問題ない場合もあります。
拡張モデル
拡張モデルとは、「ノイズを追加する関数」と「画像を復元するネットワーク」の2種類によって画像を生成するモデルです。
AIに画像データを与えるとその画像データにノイズを追加して画像を劣化させます。
そして、そのノイズを除去する過程でネットワークによって元の画像の状態に復元させていきます。
このプロセスを通じて画像データを学習して、新たに画像を生成する仕組みで、近年多くの画像生成サービスに活用されているモデルの1つです。
画像生成サービスとは？
画像生成サービスとは、AIが新たにオリジナルの画像を生成してくれるサービスのことです。
AIに画像データを与えることで、AIがその画像データを学習して新たに画像データを生成してくれる仕組みになっています。
この画像生成サービスでは、深層生成モデルが活用されており、多くの画像データを学習させることで、画像生成の精度が向上し続けていきます。
そのため、より精度の高い画像生成を実現させていくためには、画像生成モデルと深層生成モデルの関わりがとても重要になってくる技術です。
画像生成モデルを活用したサービス
深層生成モデルを活用して開発された画像生成サービスは、数多く提供されており、その中でも代表的なサービスには、主に以下5つがあります。
- DELL-E2
- Midjourney
- Stable Diffusion(Dream Studio)
- Imagen
- Visual ChatGPT
ここでは、以上5つの画像生成モデルを活用したサービスを紹介します。
DELL-E2
DELL-E2は、OpenAIがオープンソースで提供している画像生成サービスです。
拡張モデルが画像生成技術のベースになっており、主に以下のような機能があります。
- テキストから画像を生成する「Text to Image(Text2Img)」
- 作成した画像の別のバリュエーションを生成できる「Generation Variations」
- 画像の1部を削除して、削除した部分をAIで編集できる「Inpainting
- 画像の背景を書き足す「Outpainting」
Webサイトからアカウントを作成することで誰でも簡単にAIによる画像生成ができます。
Midjourney
Midjourneyは、アメリカの研究所「Midjourney」で開発された画像生成サービスで、「Discord」というコミュニケーションツールで利用できます。
「Discord」のユーザーであれば誰でも利用することができ、無料で25枚まで画像生成が可能です。
そのため、機能性や画像生成精度などをしっかりと確認した上で、有料版の登録を行うことができます。
さらに、チャット形式の画像生成サービスなので、プログラミングなどの知識を持っていない方でも、気軽に画像生成の操作が可能です。
Stable Diffusion(Dream Studio)
Stable Diffusion(Dream Studio)は、Stability AIがオープンソースで提供している画像生成サービスです。
テキストデータをもとに画像を生成する「訓練済のAIモデル（Diffusion Model）」を搭載しているので、ユーザーは英単語でテキストを入力するだけで画像生成ができます。
さらに、誰でも気軽に無料で利用することができる画像生成サービスです。
商用利用ができ、画像生成枚数も無制限なので、幅広い分野で活用することができます。
Imagen
Imagenは、Googleが提供している画像生成サービスです。
主に、搭載されているAIがテキストデータを分析して、そのテキストデータから画像を生成する形式になっています。
さらに、テキストデータから画像データを生成するだけでなく、写真のような画像から加工されたような画像まで幅広く生成可能です。
Visual ChatGPT
Visual ChatGPTは、Microsoftが開発した画像生成サービスです。
Visual ChatGPTは、Visual Foundation ModelsとChatGPTを組み合わせたサービスなので、サービス内でChatGPTを利用することができます。
ChatGPTと対話形式で画像生成ができ、誰でも無料で利用することができるので、とても利便性が高いサービスです。
そのため、画像生成サービスを利用してみたい方やVisual ChatGPTが気になる方は、ぜひ1度利用してみることをおすすめします。
画像生成サービスの注意点
画像生成サービスは、AIとディープラーニングによって高い精度で画像を生成してくれるサービスであり、幅広い活用方法があります。
ただ、現状ではAIに関する法整備が十分でないことなどの問題から注意しなければいけないことがあります。
ここでは、画像生成サービスの注意点について解説します。
情報漏洩に注意する
画像生成サービスには、情報漏洩のリスクがあります。
画像生成サービスを登録する際やAIに画像データを与える際に、企業の重要情報や個人情報などを使用してしまうと、その情報が外部に漏洩するリスクがあります。
さらに、1度漏洩してしまった情報を完全に元に戻すことは困難であり、それに対応できる法律もまだ十分ではない状況です。
そのため、画像生成サービスを含むAI関連サービスを利用する場合は、セキュリティ対策を十分に行うようにしましょう。
著作権侵害に注意する
画像生成サービスを利用する際は、著作権侵害にも注意することが大切です。
画像生成サービスによって生成された画像を新たに企業のロゴやサービスに活用する場合に、著作権侵害になってしまう可能性があります。
特に、生成された画像の元となっている画像が著作権のある画像である場合は、注意が必要です。
AIは著作権問題などを考慮せずに勝手に似ている画像を生成してしまう可能性があり、その画像を知らずに使用してしまう可能性があります。
そのため、これから画像生成サービスを利用する際は、著作権侵害にも十分に注意するようにしましょう。
まとめ
生成モデルは、現在さまざまな分野で活用されており、多くの人が生成モデルによって生成された画像を見たことがあると思います。
さらに、無料で利用できる画像生成サービスも数多く提供されているので、誰でも簡単にAIによる画像生成が可能です。
画像生成サービスに興味のある方は、ぜひ今回紹介した画像生成サービスを利用してみることをおすすめします。
さらに、今注目を集める生成AIリスキリングの第一歩を。生成AIパスポートとは？
生成AIパスポートは、一般社団法人生成AI活用普及協会（GUGA）が提供する、AI初心者のために誕生した、生成AIリスクを予防する資格試験です。AIを活用したコンテンツ生成の具体的な方法や事例に加え、企業のコンプライアンスに関わる個人情報保護、著作権侵害、商用利用可否といった注意点などを学ぶことができます。
⽣成AIの台頭により、AIはエンジニアやデータサイエンティストといった技術職の方々だけではなく誰もがAIを使えるようになりました。今、私たちがインターネットを当たり前に活用していることと同様に、誰もが生成AIを当たり前に活用する未来が訪れるでしょう。
そのような社会では、採用や取引の場面で、生成AIを安全に活用できる企業・人材であることが選ばれる前提条件になり「生成AIレベルの証明」が求められることが予測できます。生成AIパスポート試験に合格すると、合格証書が発行されるため、自身が生成AIを安全に活用するためのリテラシーを有する人材であることを、客観的な評価として可視化することが可能です。
ぜひあなたも生成AIレベルを証明し「生成AI人材」に仲間入りしましょう！
