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AIイラスト(AIart)とは、人工知能AI)を用いて作成されたイラストのことである。

概要

通常のイラスト人間の手と画材具によって作成されるのに対し、人工知能によってコンピュータ上で作成されたイラストのこと。

現実では作成しづらい精密・複雑な画面構成に対するアプローチが短時間で行えるなど、人間と異なるプロセスによって生成されることによる特異性が非常に多い。

拡散モデルと呼ばれる2022年現在最新の学習に基づいたAI生成プロセスについてはこちらも参照→お絵描きAIがどのように絵を描いてるのか解説してる人たち - Togetterexit

歴史

ペン具を使い、や石などの情報を刻める媒体に対して、線を引いたり色を付けてある具を表す、絵画あるいはイラストレーション世界最古といわれる画は約6万4000年前とされ、洞窟に残されている動物の壁画である。以降人類の歴史の上に常に「絵画」という概念があった。

そうした中で、写真が生まれて、情報記録するという面から絵の役割が薄れた。画面が生まれ、コンピュータが生まれ、コンピュータによって画面に視覚的情報を描画するようになり、絵をコンピュータで描ける時代になって、画材の役割が薄れた。

そして人類は、イラストが人類だけのものではなくしようとしても居た。例えば類人に筆を持たせたり、調教してで絵を描かせた。そして、ついにはコンピュータ上の人工知に絵を描かせ始めたのである。

学習データに基づいて出力を行う人工知能を用いて画像生成をしようという試みは他の多くの人工知能分野とともに、2006年ごろに誕生し2012年ごろに躍進する「深層学習ディープラーニング研究以降に顕著であった。その中で画像生成モデルは様々な手法が生み出され、試みられている。

果物として近年で一般に話題となった初期の例では、ディープラーニングではないもののまずGoogle2015年に発表した『DeepDream』が挙げられる。深化み込みニューラルネットワークと呼ばれる情報処理技術を用い、入力した画像を幻覚のような不気味世界へと変換してしまうというサービスであった。

また、2016年開された『レンブラントの新作』。『The Next Rembrandt』というプロジェクトによるもので、マイクロソフトなどの協力のもと、多作であったレンブラントの絵画を様々な方法で学習させた人工知能を多的に用い、また絵画のプロの見地を加えて検討の上、構図、特徴、更に絵特有の表面の凹凸までをも学習させ、18ヶ日をかけて出力したものであった。

また、次の二例のモデルが非常に大きくAIイラストの世界を与えた。

敵対的生成ネットワーク(GAN)

2014年に登場した「GAN(敵対的生成ネットワーク」は、実在情報から実在しないデータを出力する生成モデルとして広域にを与えた。画像生成を行う頭が学習しながら画像生成を行い、それを識別頭が識別していって、本物と見分けがつかなくなるまで繰り返すことで学習する。これによって、まるで本物のような画像が生成できるという理屈である。

2019年、『Waifu Labs』および『Crypko』が話題となる。どちらもGANを用いた学習モデルであり、ユーザーが特徴を入力するとそれに沿ったキャラクター画像が生成できるというもので、学習量のためかそれまでと較して非常に高解像度二次元イラストを作るために大きく話題となった。

2020年には、『TEZUKA2020プロジェクト』が今は亡きマンガ家である手塚治虫イラストと人の顔、ストーリーAIに学習させた後、人間ペン入れ等の補を行った。そうして漫画完成させたので、注された。これもGANを利用していた上、イラストではなく漫画ということもあり、前述の通り実際の人物とは異なる簡略された人体や漫画デザインがうまく出力されなかったりして、1から10までAI単体が行うことは難しかったようである。

2021年には、小説生成AIAIのべりすと』で知られるStaによる『とりんさまAI(TrinArt』が登場している。X(旧Twitter)上でテキストを送るとそれに合った感じの独特で素風景画・イメージ画像を生成するというもので、初期は精度が低かったが、徐々に精度を高めていき、話題を集めた。

以上のように独自の画像生成が注されていたが、既存画像の改変のための技術としても研究は進んでおり、高画質化(アップスケーリング)や線画への着色などの分野では現在も活発に用いられている。

拡散モデル(Diffusion Model)

さて、上のようにしばらくはGANによってアプローチするものが多かったが、2022年になると、深層学習の数ある技術の中で、「拡散モデル(Diffusion Model」というものが急速に発展する。

画像を徐々にノイズに変えていく流れを学習させて、逆にノイズから存在しない画像を復元させるというもので、元々は2015年ごろに登場した技術であったが、トレーニングの安定性や出力の高品質さなどから再評価され、研究されたところ、画像をいくつか読み込ませることででも少ない手数でイラストを作りあげることまでが可となる。

この結果、『Midjourny』『Stable Diffusion』など、AIによる画像作成サービスアプリケーションが次々と開された。この頃、先述の『とりんさまAI』もモデルを刷新し、大幅に精度を高めている。

などの細かい部分のさや、本来接続しないパーツ同士の接続など、ややおかしい部分が出ないのではないが、従来と較して大幅に精度が高い作品が出来上がる為、各事例の中でも特に娯楽的な利用、作画時のヒントを得る的、あるいはその作成物自体を取り入れた作品での利用などで注を集めることとなった。

問題

拡散モデル」の発展や、実質的な代行にあたる外部AIサービス系の汎化サービスの登場など、急進的な高性化により、作品制作の補助として、小具用として、または学習と言語の用法による高度な生成物の探として活用される反面、技術の普及と高度化に伴って、弊も顕在となってきた。

写真AIの問題には、次のような例が挙げられてきた。

一方、イラストAIに特有の問題・事例としては、次のようなものが挙がる。

  • 他者の絵柄を学習させたイラストを作成及び開する。場合によっては、自作発言や販売を行う。
  •  大量生産したAIイラストがイラスト投稿サービスに多量・過剰に投稿され、氾濫してしまう。
  • 画像変換の技術を用いて構図などの特徴を剽窃する。 
    • 描きかけの作品を視聴者が撮・複製し、AIで変換したものを自作発言した事例もある。
  • 自身の手で制作された作品に対し、AIで作成したのではないかと摘、認定する他者が現れる。
  • R-18作品が禁止または自重されているジャンルでの安易なR-18作品

対応が追いつかないサービスも多く混乱が生じており、自分の手で作品を制作している表現者などの活動を制限するものになっている場面もある。

なお、利用許諾の未読や曲解も起こりうるので、商用の可否や表現可な範囲(R18)、生成素材元の権利関係(素材自体が著作権してないか)、開に関する許諾(生成・運営サービス側)など、利用の上ではこれらをよく確認すること。

各方面の対応

ニコニコ

ニコニコではAIを利用した作品を投稿の制限はないものの、AIツールなど)を用いて自動出力されただけの作品に対してクリエイター奨励プログラムから除外することを発表した。
一方で2022年10月現在ニコニコ静画にはAI作品であることを示すカテゴリタグは用意されていない。

ニコニコ以外のサイト

関連サービス等

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最終更新:2024/12/27(金) 05:00

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