世界一わかりやすい！画像生成AIがノイズから画像を作る仕組みを解説(Stable Diffusion)
TLDRStable Diffusionは、ノイズから画像を生成するAI技術で、拡散モデルとクリップ、潜在拡散モデルを用いて、テキストと画像を組み合わせて新しい画像を作り出します。このプロセスは、大容量のデータセットから学習し、ノイズを徐々に除去することで高精細な画像を生成。VaeとUnetの技術を用いて潜在空間で画像を処理し、20ステップで鮮明な画像が完成します。AIが生成する画像はコラージュのようなものであり、新しい知識を創造することができます。
Takeaways
- 🌟 AI画像生成技術の背後にある「拡張モデル」が、ランダムノイズを加えることで画像を徐々に形成するプロセスであることがわかった。
- 📸 AIが作成する画像は、既存の著作物に基づく二次的著作物に該当するため、著作権の明示義務を検討する必要がある。
- 🔍 画像生成AIは約50億枚の画像を学習し、個々の生成画像に対して出典を明示することは実質的に不可能である。
- 🎨 「Stable Diffusion」は、ノイズから画像を作り出すために拡散モデル、テキストと画像を組み合わせるCLIP、そして潜在拡散モデルを用いている。
- 🖼️ 画像は画素の集まりで、RGBそれぞれの値で表現され、大量のデータから画像を生成する際には膨大な確率を扱う。
- 🔢 拡散モデルは、ランダムノイズを加算・減算することで、画像がどのように変化するかを記録し、学習する。
- 🌐 学習データセットはインターネットから集められた画像のURLであり、商用利用も含んでいるため、権利問題が発生する可能性がある。
- 🔍 CLIPはテキストと画像の概念を結びつけるためのAIであり、テキストエンコーダーとイメージエンコーダーの2つのモジュールから構成されている。
- 🤖 潜在拡散モデルでは、データの特徴やパターンを把握するための数学的な表現空間である「潜在空間」で処理を行う。
- 🛠️ ユーネットは画像のセグメンテーションとノイズ除去を行い、クリップから得られた埋め込みベクトルに基づいて適切なノイズ除去を実行する。
- 📈 ノイズ除去プロセスは繰り返され、20ステップ経由で鮮明な画像が完成する。各ステップで画像の変化を確認可能である。
Q & A
生成AI画像とは何ですか？
-生成AI画像は、被写体を必要とせず、既存の著作物をもとに新たな画像を作成する技術です。これは、イラストやコラージュと類似したものと言えます。
Stable Diffusionは何ですか？
-Stable Diffusionは、ノイズから画像を作成する拡散モデルの技法であり、潜在拡散モデルを用いて画像を生成します。
拡散モデルの原理は何ですか？
-拡散モデルは、ランダムノイズを少しずつ足していくことで、画像がどのように変化していくかを記録し、ノイズを除去することで画像を作り上げます。
画像生成AIが学習するデータは何ですか？
-ステーブルディフュージョンでは、LAION 5Bという58億枚の画像とテキストがセットになったデータセットを学習しています。
オプトアウトとは何ですか？
-オプトアウトは、学習データセットから除外を希望する場合に、その旨を申し出すことを指します。既に14億枚の画像がオプトアウトされています。
CLIP技術とは何ですか？
-CLIPは、オープンAIが2021年に発表した技術で、テキストと画像の概念を結びつけるためのAIです。テキストエンコーダーとイメージエンコーダーの2つのモジュールから構成され、テキストと画像のペアのcos類似度を最大化するように学習します。
ノイズから画像を作るためにどのようなプロセスが使われますか？
-ノイズから画像を作るためには、まずノイズ画像を作成し、その後、VAEとU-Netという仕組みを使ってノイズを除去していきます。CLIPはこのプロセスを指示し、最終的に鮮明な画像を生成します。
U-Netの役割は何ですか？
-U-Netは、画像のセグメンテーションを推定するためのネットワークであり、ノイズ除去と画像の復元に役立ちます。クリップから得られた埋め込みベクトルをもとに、畳み込みを行い、アテンションで注目する画像部位を決定します。
VAEの目的は何ですか？
-VAE（Variational Autoencoder）の目的は、画像空間から潜在空間への変換を行い、データの特徴をコンパクトで意味のある数学的表現に変換することで、データの可視化や特徴抽出を簡単にします。
生成AIがコラージュに当たる場合、著作権の問題はどう扱われます？
-生成AIがコラージュに当たる場合、顕著作物の出店と利用者名の明示義務を設けることを検討する必要があります。ただし、元の著作物を学習しなければ画像を生成できないという事実には変わりありません。
画像生成AIが学習する際に使用されるデータセットはどのように収集されますか？
-データセットは、インターネット上の画像のURLを集めたものです。商用を含む場合でも利用が行われますが、問題が生じる可能性があるため、オプトアウトが可能になっています。
Outlines
🖼️ AI and the Concept of Image Generation
This paragraph discusses the concept of AI-generated images and compares them to collages and illustrations. It highlights the need for existing works to create new images and the potential legal implications of using AI in this manner. The conversation revolves around the idea that AI-generated images are akin to secondary works based on pre-existing materials, thus requiring a clear indication of the original source and the creator's name. The paragraph also touches on the technical aspects of how AI creates images, such as using existing images to form a 'collage' and the complexities involved in attributing individual generated images due to the vast number of images AI learns from.
🤖 Introducing CLIP and its Role in AI Image Generation
This paragraph introduces the CLIP (Contrastive Language-Image Pretraining) technology developed by OpenAI, which plays a crucial role in binding the concepts of text and images. CLIP consists of two modules: a text encoder and an image encoder, which learn to maximize the cosine similarity between text and image embeddings when they form a correct pair. The paragraph explains how CLIP can be used not only for image generation but also for identifying the content of images by comparing the embedded vectors of text and images. It also discusses the concept of embedding vectors and cosine similarity, emphasizing how they allow for the numerical representation of concepts and the comparison of similarity between different entities.
🎨 Understanding the Mechanics of AI Image Generation
The final paragraph delves into the mechanics of AI image generation, focusing on the use of diffusion models and CLIP in Stable Diffusion. It explains how AI creates images from noise using a diffusion process, where random noise is progressively added to and then removed from an image. The paragraph also covers the concept of latent space and the role of Variational Autoencoders (VAEs) in transforming images from the image space to the latent space and vice versa. The use of UNet, a type of Fully Convolutional Network (FCN), in segmenting and denoising the images is discussed, along with the iterative process of refining the image through multiple steps. The summary highlights the progression of image clarity from a noisy initial state to a high-resolution image over the course of 20 steps, illustrating the power of AI in generating detailed and nuanced images.
Mindmap
Keywords
💡Stable Diffusion
💡拡散モデル (Diffusion Model)
💡潜在拡散モデル (Latent Diffusion Model)
💡VAE (Variational Autoencoder)
💡ユーネット (UNet)
💡クリップ (CLIP)
💡埋め込みベクトル (Embedding Vector)
💡コサイン類似度 (Cosine Similarity)
💡ノイズ (Noise)
💡セフィーダ (Sephida)
💡AIイラストラボ (AI Illustration Lab)
Highlights
日本写真家協会が精製AI画像についての提言
生成AI画像はイラストやコラージュと類似
二次的著作物に対する顕著作物の出店と利用者名の明示義務の検討
Stable Diffusionがノイズから画像を作る仕組み
拡散モデルと潜在拡散モデルの紹介
画像生成AIの仕組みは既存の画像を切ったり貼ったりして作成
画像は画素の集まりで、各画素はRGBそれぞれの値で表す
AIが大量のノイズの中から欲しい画像を導き出す確率を求める
ステーブルディフュージョンは58億枚の画像とテキストがセットになったデータセットを利用
オプトアウトできるようになっているインターネット上の画像URLを集めたデータセット
クリップ技術はテキストと画像の概念を結びつけるためのAI
クリップのテキストエンコーダーとイメージエンコーダーは埋め込みベクトルを出力
ノイズから画像を作るためにユーネットという仕組みを使
ユーネットは画像のセグメンテーションを推定するためのネットワーク
VAE（変分オートエンコーダー）で画像空間から潜在空間への変換を行い
潜在空間で画像生成を繰り返すことで鮮明な画像を得ることができる