AIが画像を書く時代になってきましたので、当サイトでも、サーフィンの画像をAIに書かせてみました。
とんでもない絵を描いてくれましたので、AIが描く絵はどんな感じか見てみてください。
AIが描いてますので、突っ込みどころが満載な絵が出てきますので、色々ケチをつけていますが、そこは笑ってご覧ください。
それではどうぞ。
サーフィン写真をStable Diffusionで描いてみた！AI画像生成とは？
そもそも、AI画像って何？という方のために、概要を説明しておきます。
AIによる画像生成の歴史について
AIによる画像生成の歴史は、コンピューターグラフィックス、機械学習、そして深層学習の進展によって大きく発展してきました。
以下に、AIによる画像生成の主なマイルストーンをいくつか紹介します。
1960年代〜1980年代: コンピューターグラフィックスの初期
1963年、Ivan Sutherlandは「Sketchpad」と呼ばれる初期のコンピューターグラフィックスシステムを開発しました。
これは、線を描画するためのデジタイザと表示装置を使用して、画像を生成することができるものでした。
1980年代には、3Dコンピューターグラフィックスの技術が発展し、物体の形状や表面の表現が可能になりました。
AIが生成したサーフィン写真、チューブの中に居るのは一体何？
1990年代〜2000年代: 機械学習とコンピュータービジョンの進展
1990年代には、機械学習とパターン認識の研究が進み、画像生成の手法にも応用されるようになりました。
1997年、ヤン・ルカンが生成モデルである「オートエンコーダ」を提案し、画像生成の初期の試みとなりました。
また、2000年代には、コンピュータービジョンの分野で特徴抽出や物体検出などの技術が進展し、画像生成の精度が向上しました。
2010年代: 深層学習とGANの登場
2012年、ジェフリー・ヒントンらによって提案された「深層学習」は、多層のニューラルネットワークを使用して高度な特徴の抽出と学習が可能となり、画像生成の分野でも大きな進展をもたらしました。
2014年、イアン・グッドフェローらによって提案された「敵対的生成ネットワーク（GAN）」は、画像生成において画期的な手法となり、GANは、生成器と識別器の2つのモデルを競い合わせることで、リアルな画像を生成する能力を持つようになりました。
AIが生成したサーフィン写真、宇宙人のサーフィン？
2010年代後半〜現在: コンテンツ生成とスタイル変換の進化
2015年、Leon A. Gatysらは、深層学習を用いて画像の「スタイル変換」を可能にする手法を提案しました。
この手法は、一つの画像の「コンテンツ」と別の画像の「スタイル」を組み合わせ、新たな画像を生成するものです。
この手法は、芸術作品のスタイルを模倣したり、写真を絵画のようなスタイルに変換したりするのに広く利用されるようになりました。
その後も、画像生成の分野ではさまざまな手法が提案され、進化を遂げてきました。
例えば、2016年には「条件付き敵対的生成ネットワーク（cGAN）」が提案され、特定の条件や指示に基づいて画像を生成することが可能になっています。
これにより、例えば特定のクラスの画像を生成したり、画像の属性や特徴を制御することができるようになりました。
また、最近では「変分オートエンコーダ（VAE）」や「フローオートレグレッサ（Flow-based model）」といった手法も登場しました。
これらの手法は、生成モデルの学習やサンプリングの効率性を向上させるために開発され、高品質な画像生成を実現するために重要な役割を果たしています。
AIによる画像生成は、芸術やデザインの分野だけでなく、ゲーム、映画、広告などの産業でも活用されています。
さらに、AIが自然な写真やリアルなシーンを生成できるようになることで、仮想現実や拡張現実などの領域においても革新的な応用が期待されています。
このように、AIによる画像生成の歴史は、コンピューターグラフィックスや機械学習の進展と共に進化してきました。
新たな手法やモデルの提案によって、より高品質で多様な画像生成が可能となり、今後も画像生成の技術は進化し続けるでしょう。
AIが生成したサーフィン写真、AIさんって、かなりいい加減
Stable DiffusionなどWebUIによるAI画像生成は、強力なパソコンが必要？
AIによる画像生成において、スムーズな処理を行うためには以下のようなパソコン端末の能力が必要です。
パフォーマンスの高いCPU: 画像生成の処理は計算量が非常に高いため、高性能なCPUが必要です。
CPUは処理速度とマルチコアの数が重要な要素です。
大容量のRAM: 画像生成では、生成モデルやデータの読み込みに多くのメモリが必要です。十分なRAM容量を持つことで、高解像度の画像生成や大規模なデータセットの処理にも対応できます。
高性能のGPU: 画像生成には深層学習モデルが使用されることが一般的であり、高性能なGPU（グラフィックス処理ユニット）はモデルの学習と推論の高速化に重要です。特に、大規模なモデルや高解像度の画像生成を行う場合には、GPUの性能が影響します。
大容量のストレージ: 画像生成には大量のデータが必要です。生成モデルやデータセットを保存し、必要に応じてアクセスできる大容量のストレージが必要です。
また、高速なストレージ（SSDなど）を使用することで、データの読み書き速度が向上します。
オプティマイズされたソフトウェア: 画像生成には多くの深層学習フレームワーク（TensorFlow、PyTorchなど）や関連ライブラリが使用されます。これらのソフトウェアを最新バージョンに保ち、最適な設定とチューニングを行うことで、処理の効率性とパフォーマンスを向上させることができます。
以上の要素をバランス良く組み合わせることで、AIによる画像生成の処理をスムーズに行うことができます。
ただし、要求されるパソコンの能力は、使用するモデルの複雑さやデータセットの大きさ、生成する画像の解像度などによって異なるため、具体的な要件はプロジェクトの要求に合わせて考慮する必要があります。
AIが生成したサーフィン写真、おそらく波を振り返ってるサーファーさんかと
ゲーミングパソコンや、高性能グラフィックボードは高いから画像生成は無理？
現在は、そんなことは有りません。
iPHONEやiPADでも十分対応可能です。
iPadのローカルで動く、Stable DiffusionのアプリDraw Thingsが使える
この記事の写真も、iPADアプリ、Draw Thingsで描いています。
３０万円以上する高価なゲーミングマシンや、５万円以上するグラボ（グラフィックボード）やGoogleの高性能サーバーを借りれば、快適に描くことが出来ますが、多少時間はかかりますが、iPADでも十分絵が描けます。
AIによる画像生成の長所と短所
AIによる画像生成の長所と短所について説明します。
AIが生成したサーフィン写真、人形ですか？
長所について
高品質な画像生成: AIを使用することで、高品質でリアルな画像を生成することができます。
特に、深層学習モデルや敵対的生成ネットワーク（GAN）を用いた手法は、写実的な画像生成において驚異的な進歩を遂げました。
多様性と創造性: AI画像生成は、様々なスタイルやバリエーションの画像を生成することができます。
これにより、アーティストやデザイナーはクリエイティブな表現を追求し、新たなアイデアやビジュアルコンセプトを生み出すことができます。
効率性と時間の節約: 伝統的な手法では手作業で画像を作成する必要がありましたが、AIによる画像生成は自動化されたプロセスです。
これにより、大量の画像を短時間で生成することが可能となり、効率性や時間の節約につながります。
AIが生成したサーフィン写真、ピノキオですか？パンダにサーフィンさせる意味がこれです。
短所について
トレーニングデータの依存性: AIによる画像生成は、トレーニングデータセットに大きく依存しています。
十分な量の高品質なデータがなければ、生成される画像の品質や多様性が制限される可能性があります。
また、トレーニングデータにバイアスや偏りがある場合、それが生成される画像にも反映される可能性があります。
制御の難しさ: AIによる画像生成は、生成モデルが自動的に画像を生成するため、細かな制御が難しい場合があります。
特定の特徴やスタイルを強調するなど、具体的な指示を与えることが困難な場合もあります。
モデルの複雑さとリソース要件: 高品質な画像生成には、複雑な深層学習モデルや大規模なデータセットを使用する必要があります。
これにより、モデルのトレーニングや推論には高い計算リソースと時間が必要となります。また、モデルのサイズが大きくなるため、デバイス上のストレージやメモリの要件も増える可能性があります。
AIによる画像生成は、その能力と進化の速度から多くの注目を集めていますが、以下にいくつかの短所を挙げることができます。
偽造と信憑性の問題: AIによる画像生成は、既存の画像を学習して新しい画像を生成するため、偽造画像の作成にも使用されることがあります。
AIが生成したサーフィン写真、人間の絵は滅茶苦茶下手なAIさん
人間の創造性と置き換えの懸念: AIによる画像生成の発展は素晴らしいものですが、一部の人々はAIの進化が人間の創造性や芸術的な表現を置き換える可能性を懸念しています。
AIが生成する画像は優れたものであっても、人間の感性や個性、創造力には及ばないという意見もあります。
バイアスと偏りの問題: AIモデルはトレーニングデータに基づいて学習し、そのデータに偏りやバイアスがある場合、それが生成される画像にも反映される可能性があります。
人種、性別、社会的な偏りなどのバイアスが画像生成に影響を与えることがあり、公平性や多様性の観点から懸念が出されています。
これらの短所に対処するためには、透明性と倫理に基づいたAIの開発と利用が重要です。
AI技術の倫理的なガイドラインや規制の導入、偽造画像の検出技術の強化、データセットの多様性と公平性の向上など、さまざまな取り組みが行われています。
AI技術の利点を最大限に活かしながら、その潜在的なリスクや短所を管理するための取り組みが進められています。
AIが生成したサーフィン写真、ここまで酷いと笑ってしまいます。
技術の潜在的なリスクや短所についての認識を高め、適切な利用と責任ある行動を促進します。
これらの取り組みは、AIによる画像生成の利点を最大限に引き出しながら、社会的な問題やリスクを軽減するための重要な一歩です。
持続可能なAI技術の発展と利用には、透明性、倫理、公平性、プライバシー保護の原則が重要なガイドとなります。
AIが生成したサーフィン写真、何という生物ですか？これは（笑）
AI画像作成は、ひたすらガチャを回す作業、高性能端末が圧倒的有利
何が出てくるか判りませんので、ガチャガチャを回す感覚です。
ひたすら回せば良い絵が出てくることが有りますので、AIの絵師さん達は、ガチャを回すと表現しています。
私は、iPAD-Airですので、性能が低くて1枚当たり3分ほど掛かってしまいますが、高性能のiPADなら、1枚数秒で画像を作成できるようです。
拘る方は、ゲーミングマシンの選択が正解です。
AIによって生成された絵画が普通の絵画のコンテストで優勝したというトピック
AIによって生成された絵画が普通の絵画のコンテストで優勝したというトピックは、興味深い話題となり得ます。
以下に例を挙げます。
AIが生成したサーフィン写真、一見まともっぽいが、よく見ると酷すぎる
AIアーティストが絵画コンテストで優勝！
AIによって生成された絵画が、一般の芸術家たちの作品を凌駕し、絵画コンテストで最優秀賞を獲得したというニュースです。
AIの能力とクリエイティビティが芸術界において評価される一方で、倫理的な議論や人間の創造性の価値についても再考されるきっかけとなります。
AIが生成したサーフィン写真、AIさんにはこう見えるのでしょう。
AIと芸術の融合：絵画コンテストでAIアーティストが注目を集める
AIを使用して絵画を生成するアーティストや研究者が、絵画コンテストで注目を浴びるという話題です。
AIがもたらす新たな表現の可能性や芸術的な革新に焦点を当て、芸術界におけるAIの役割と影響について議論されます。
「AI生成絵画の真贋問題：絵画コンテストでの議論が巻き起こる」
AIによって生成された絵画が、絵画コンテストへの応募において真の芸術作品との区別がつかないという議論が起こったという話題です。
偽造や真贋の問題、芸術作品の定義や真正性の基準についての意見が交錯し、芸術界や評論家の間で議論が広がります。
これらのトピックは、AI技術の芸術領域への進出やその影響に関心がある人々にとって興味深いものとなるでしょう。
AIが芸術においてどのような役割を果たすのか、それがもたらす変化や課題について考察することが重要です。
AIが生成したサーフィン写真、もはや昆虫のサーフィンですな。
AIは「手」を書くのが物凄く下手
AIが苦手とする表現には、以下のようなものがあります。
細かいディテールや微妙な表現: AIは大量のデータから学習するため、細かいディテールや微妙な表現を捉えることが難しい場合があります。例えば、手の指の細かい関節の表現や微妙な筋肉の描写は、AIにとって困難な課題です。
不規則なパターンや破線
AIは一般的にパターンや規則性を捉えるのに優れていますが、不規則なパターンや破線などの不規則性を正確に表現することは難しいです。
例えば、木の枝や草の描写など、不規則な形状やパターンの表現はAIにとって課題となることがあります。
AIが生成したサーフィン写真、お地蔵様のサーフィンですか？
抽象的な表現や象徴的な要素
AIは具体的なデータから学習するため、抽象的な表現や象徴的な要素を正確に表現することは難しいようです。
例えば、抽象的なアートや象徴的なシンボルの描写は、AIにとって理解しづらい課題となることがあります。
AIが生成したサーフィン写真、イルカが...何かおかしい
感情や表情の表現
AIは画像やデータから感情や表情を理解するのに限定されており、それを生成することは難しいです。
例えば、微妙な表情の変化や感情の描写は、AIにとって困難な課題となることがあります。
これらの表現においては、AIが現時点で限定的な能力を持っているため、人間の芸術家やデザイナーの創造力や直感が重要となります。
しかし、AIの進化は継続しており、これらの課題にも取り組まれています。
将来的には、AIがこれらの表現をより正確に捉えることができる可能性もあります。
AIが生成したサーフィン写真、イルカじゃなくて空飛ぶヒトデ？
AIが描く映像の未来について
AIが描く映像の未来について、以下のような予想できまし、避けては通れない事実でしょう。
リアルタイムの映像生成
AIの進化により、リアルタイムで高品質な映像が生成されるようになる可能性があります。
リアルタイムの映像生成によって、映画やゲーム、仮想現実などの領域でより没入感のある体験が実現されるでしょう。
AIが生成したサーフィン写真、イルカのサイズがおかしい。
映画やテレビ番組の製作への活用
AIが映像生成においてさらなる進歩を遂げれば、映画やテレビ番組の製作においても活用されることが予想されます。
AIが物語性や視覚効果の創造に参加し、映画制作のプロセスを補完する役割を果たすことが考えられます。
インタラクティブな映像体験
AIの進化により、視聴者と映像のインタラクションがより強化される可能性があります。
AIが視聴者のフィードバックや行動に応じて映像を生成・調整し、個別の映像体験を提供することが期待されます。
AIが生成したサーフィン写真、何？この生物、こんなの海に居たら怖いわ！
アートとクリエイティビティへの貢献
AIが芸術やクリエイティビティの領域でますます重要な役割を果たすことが予想されます。AIが芸術作品の生成やアーティストの創造プロセスをサポートし、新たな表現やスタイルの創造を促進することが期待されます。
バーチャルキャラクターや仮想アイドルの出現
AIがより人間らしいキャラクターを生成する能力が向上すれば、バーチャルキャラクターや仮想アイドルの登場が予想されます。
これにより、エンターテイメントやマーケティングの分野で新たな可能性が開かれるでしょう。
これらは予測であり、AIの進化の速度や技術の発展によって変化する可能性があります。
AIが描く映像の未来においては、技術と倫理的な観点の両方を考慮しながら、新たな可能性を探求し、社会にポジティブな影響をもたらすことが望まれています。
AIが生成したサーフィン写真、SFを書くような支持派してないのだが？
浜辺でボードをもって歩くサーファーさんのシルエットというコマンドを与えてみた
AIが生成したサーフィン写真、一体何をしたいか判らん！AIアホ過ぎ。
AIが生成したサーフィン写真、サーフボードの形とか滅茶苦茶いい加減、特に足元が異次元
AIが生成したサーフィン写真、あのさぁ、何でボード踏んでるの？？？
AIが生成したサーフィン写真、何をしてるかもはや判らん！
パンダや熊さんにサーフィンをさせてる絵がネットにあるわけが判りました。やく１０００枚生成してみましたが、人間のサーフィン画像は、今のところまだ無理な様です。
技術の進歩に期待しましょう。
AI画とリアル画像の合成写真に活路を見つけた！
全体的には、AIが生成した写真は、全く使い物にならない写真でしたが、景色や波はきれいで迫力が有ります。
AIが描いた景色に、実際のサーファーさんの画像を合成すると、有り得ない写真が出来そうですね。
やってみましょうかね？
逆にこういうのは得意なAI
サーフィンは変な写真だらけですが、得意な分野が有ります。
かなり学習を積んでいる結果だと思われますが、私のAIが下手過ぎると思われても困りますので、AIさんの名誉のためにもＵＰします。
AIが描いたサーフィンガール
AIが描いたサーファーガール
AI画像を見た後の、こういうごく当たり前の何気ない写真が安心できますよね
変な画像を沢山ＵＰしてしまいましたので、気分直しのために、普通の種子島の写真をUPしておきます。
なにげない風景ですが、AI画像を見た後では、なんだかホッとしますよね。
ここから先は、私が種子島で撮影した写真ですのでご安心ください。
何気ない種子島の写真１、サーファーさんの後ろ姿
何気ない種子島の写真２、母子
何気ない種子島の写真３、サーファーさんの後ろ姿
何気ない種子島の写真４、サーファーさんの入水
何気ない種子島の写真５、ビーチを歩くサーファーさん
何気ない種子島の写真６、ビーチの姉弟サーファーさん１
何気ない種子島の写真７、ビーチの姉弟サーファーさん２
サーフィン写真をStable Diffusionで描いてみた！まとめ
AIが生成するサーフィン写真は、とにかく変な画像が一杯でしたね。でもいずれかは紹介しなければと思っていました。
でも、波とかは行けは間違いなくきれいですので、本物のサーファーさんとの合成写真に期待が出来ますね。
合成した写真は下の記事で紹介していますので、併せてご覧ください。
この記事のAI画像は、すべて当サイトで生成したオリジナル画像です。
Stable Diffusionで使用したモデルは、商用利用可能なモデルを使用しています。
最後まで見ていただきありがとうございました。
