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ざっくり比較!DALL-E3など4つの主流画像生成AIとビジネスへの応用

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ざっくり比較!4つの主流画像生成AIとビジネスへの応用

画像生成AIってそもそも何?どんなものがある?

まず生成AIは、簡単に言うと、新しいデータを「創り出す」AIのことです。例えば、あなたが描いた落書きから美しい絵画を生成したり、ある音楽のスタイルを学習して新しい曲を作ったりすることができます。これは、深層学習と呼ばれる技術を使って、大量のデータからパターンを学び、それをもとに新しいデータを生成することによって実現されます。

その中でも画像を生成するもの、特にテキストを受け取って画像を生成AIが急激な発展をしています。この記事では主流となっている4つの画像生成AI

  • DALL-E3
  • Adobe Firefly
  • Midjourney
  • Stable Diffusion

を比較しながら、ビジネスへどのように応用できるのかを解説していきたいと思います。

image-generation

どれを選べばいい?4つの主流な画像生成AI

では、実際に生成AIを使って画像を作るにはどうしたら良いのでしょうか?先ほど紹介したDALL-E3などのサービスでは基本的には文章(プロンプト)を打ち込むことで画像を生成することができます。

リアリスティックなものからアニメ調のもの、人物から風景まで、AIがテキストを解釈して出力してくれます。ただし自分が想像している絵と違うものが出てくることもよくあるため、この伝え方を工夫する必要があります。(この工夫のプロセスをプロンプトエンジニアリングと言います。)

ここでは主流の画像生成AI4つをご紹介し、それぞれの特徴について解説していきます。

DALL-E 3

  • プラットフォーム: ChatGPTから直接利用可能。特定のOpenAI顧客もAPIでアクセス可能。
  • 主な機能: 高いクオリティの画像生成、ChatGPTとの対話型ブレインストーミング、有害な内容や現存するアーティストのコピーを避ける倫理的制約あり。
  • ユーザーベース: 限定的、ChatGPT PlusとEnterprise顧客を対象。(2023年12月現在)
  • 特徴: 詳細かつ倫理的に考慮された画像生成。対話型でブラッシュアップができる。

Adobe Firefly

  • プラットフォーム: Webアプリケーション、Adobe Creative Suiteとの統合。
  • 主な機能: テキストから画像生成、テキストエフェクト、背景のジェネレーティブフィル、ベクターグラフィック変換、画像の再着色。
  • ユーザーベース: 広範囲、Adobeツールを既に使用しているユーザーには特に適している。
  • 特徴: 既存のAdobeアプリケーションとのシームレスな統合、商業的に実用的な高品質な画像の生成、特にリアルなシーンの作成に優れている。

Midjourney

  • プラットフォーム: Discordを通じて操作、ベータ版。
  • 主な機能: 多様な画像スタイル、複雑なテキストプロンプトの処理、様々なサブスクリプション階層。
  • ユーザーベース: Discordユーザー、早期採用者、コミュニティ主導のプラットフォーム愛好者。
  • 特徴: コミュニティ中心、多様なサブスクリプションモデル、Discordを介した操作。

Stable Diffusion

  • プラットフォーム: オープンソースモデル、Stability AIのDreamStudioアプリまたは自己ホスティングでアクセス可能。
  • 主な機能: 高品質のAIによる画像生成、生成プロセスのより多くのコントロール、インペイントとアウトペイントのサポート。
  • ユーザーベース: 広範囲、特にカスタムトレーニングモデルに関心のあるユーザー。
  • 特徴: より多くのカスタマイズとコントロール、個人データのトレーニングが可能、リアルな画像生成に傾向。

まずはStable Diffusionで慣れてみよう

全体的には、まず無料で試すのであればStable Diffusionがおすすめです。特にReplicateというサービスでは何の設定もログインも必要なくStable Diffusionでの生成が試せますので、まだの方は一度触ってみてください。

replicate

予算が許すのであればDALL-E3は是非触って頂きたいです。このブログの画像もDALL-E3で生成していますが、対話型で生成できるメリットは非常に大きいです。

多くの場合一発で求める画像が出てくることはまずありません。そこからプロンプトエンジニアリングをする必要があるのですが、対話型だと出力されたものに対して注文をつけていくことでブラッシュアップできますので、初心者でも求める画像にたどり着きやすいです。

画像生成AIの活用分野とビジネスへの応用

生成AIの応用分野は非常に広範囲にわたります。

デザイン

デザイン業界では、新しいファッションやインテリアのデザインを生成するために使用されていますし、AIで生成したモデルに服を着せたりインテリアを使わせる、などという取り組みも増えています。

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建築業界では非常に複雑で精密さが求められるデザインプロセスを画像生成で簡略化できるほか、多様な文化や建築技法を組み合わせたデザインを生成させることでブレインストーミングとプロトタイピングの間のようなプロセスを踏むこともできます。

画像生成AIは本当に建築デザインに使えるのか?活用方法と選びかた

エンタメ

エンターテインメント業界では、ゲームのキャラクターや映画のシーンを生成するために活用されています。

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マーケティング・プレゼン

また、ビジネスの世界では、マーケティング資料やプレゼンテーションのためのビジュアルコンテンツを生成するために使われることもあります。たとえば、広告業界では、商品のイメージを強化するために、実在しないが魅力的なモデルの顔や、非現実的ながら心を引きつける風景を生成して使用することがあります。このように、生成AIはクリエイティブな作業を効率化し、新しい価値を生み出す可能性を秘めています。

上記の主流の画像生成AIと同じくらい便利なのですが、デザインソフトのCanvaは生成した画像に簡単に(様々な種類の)テキストを追加できます。背景や必要のないものを消すこともできます。これはサムネイルや広告のビジュアルをつくる際には特にありがたい機能です。

canva

 

画像生成AIのメリットと注意点

生成AIを活用することで、創造性の向上や効率化が期待できますが、注意点もあります。例えば、生成されたデータの著作権や、人物のプライバシーに関する問題です。

また、AIが生成したコンテンツが本物と見分けがつかないほどリアルになることで、偽情報の拡散などのリスクも考慮する必要があります。これは、たとえば、実在しない人物の顔を生成して使用することで、その人物が実際に存在するかのような誤解を招く可能性があることを意味します。

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このような問題に対処するためには、生成されたコンテンツの使用目的を明確にし、その出所を透明にすることが重要です。また、倫理的なガイドラインに従い、慎重に取り扱う必要があります。

まずは触りつつ、その制約なども理解しよう

画像生成AIは、私たちの創造性を拡張する素晴らしいツールですが、その利用には責任が伴います。この技術の可能性を最大限に活用するためには、そのメリットとリスクを理解し、倫理的な使い方を心がけることが重要です。画像生成AIは、日々進化し続ける技術です。まずは試しながら自社のビジネスにどう活かせるのか考えを巡らせてみてはいかがでしょうか。

 


*この記事は生成AIによって半自動的に生成しています。

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