AIによるイラスト生成の仕組みについては、機械学習や深層学習といった基本的な概念を理解することが重要です。
以前の日記で「深層学習」について触れましたが、今回は更に深掘りしていきます📝
人工知能は学習と分析と実行、効果検証を繰り返しているんですよ💡
今回もくろサラさん描いてみました。
前回よりも進化しているのがわかりますか？？
進化！？というか美化されすぎて別人に・・・
機械学習とは
機械学習は、コンピューターがデータを学習して自動的に予測や判断を行う技術です。
例えば、多くの画像を与えられた場合、コンピューターは画像の特徴を学習し、新しい画像を判別することができます。
人工知能の機械学習は、コンピュータがデータを解析し、経験を通じて自動的に学習し、問題を解決します。
機械学習は、データを用いてモデルを訓練し、新しいデータに対して予測や判断を行うことができます。
主な手法には、教師あり学習、教師なし学習、強化学習などがあります。
◆教師あり学習では、ラベル付きのデータを使ってモデルを訓練し、新しいデータのラベルを予測します。
◆教師なし学習では、ラベルのないデータからデータの構造やパターンを自動的に学習します。
◆強化学習では、環境との相互作用を通じて報酬を最大化するようにエージェントが行動を選択する方法を学習します。
機械学習は、画像・音声・テキストなどの様々なデータに応用され、自動運転、医療診断、顔認識など幅広い分野で活躍しています。
深層学習とは
深層学習は、機械学習の一手法であり、多層のニューラルネットワークを使って高度な特徴抽出を行い、複雑なデータの学習を可能にします。
深層学習は、画像や音声、テキストなどのデータを効果的に扱い、高い性能を発揮することで知られています。
深層学習については、以前まとめたものがありますので参考にどうぞ↓
参考記事🔽『なぜ、AIがイラストを生成できるのか？』🔽
教師あり学習によるAIイラスト生成
教師あり学習では、既存の画像データを使って、イラストの生成モデルを訓練します。
例えば、多くのイラストを集めて、それを学習データとして使い、新しいイラストを生成するモデルを作成します。
生成モデルは、入力データから画像を生成するための関数を学習し、学習データに基づいて新しいイラストを生成します。
世界中の作品が先生ということですね！
教師なし学習によるAIイラスト生成
教師なし学習では、既存の画像データにラベル（正解データ）を付けずに、データの構造や特徴を自動的に学習します。
例えば、GANやVAEといったモデルは、教師なし学習を用いて画像生成を行います。
GAN（Generative Adversarial Network）
GANは、生成モデルと識別モデルが互いに競い合うことで、高品質な画像を生成するモデルです。
識別モデル（Discriminator）は本物の画像と生成された画像を判別し、
生成モデル（Generator）は本物の画像に近い画像を生成するように学習します。
識別モデルは生成モデルの出力を評価し、生成モデルは識別モデルを騙すような画像を生成し続けます。
この競争的なプロセスを繰り返すことで、生成モデルは本物の画像に似た画像を生成するように進化し、高品質な画像を生成することができます。
じぴてぃ先生！もっとわかりやすく説明してもらえますか！？
もちろんです。
GAN（Generative Adversarial Network）とVAE（Variational Autoencoder）は、コンピューターが画像を作るための特別なツールのようなものです。
ふむふむ・・・
GANは、「識別モデル」と「生成モデル」の2つのモデルがお互いに競い合って、きれいな画像を作ることを目指します。
生成モデルは、ランダムなノイズから画像を作り出し、識別モデルはそれが本物の画像かどうかを見分けます。
両者が競い合いながら、どんどんきれいな画像を作ることを学んでいくんです。
GANは、写真や絵画のようなリアルな画像を作るのが得意です。
生成モデルが「ババっと」作って、識別モデルが「ササッと」整えて画像を生成するイメージですね📝
VAE（Variational Autoencoder）
VAEは、生成モデルとしての自己符号化器（Encoder-Decoder）に確率モデルを導入したモデルです。
Encoderは入力画像を低次元の潜在空間（Latent Space）にマッピングし、Decoderは潜在空間のベクトルを元に画像を生成します。
潜在空間は通常、連続的な確率分布を持ちます。
VAEは、生成された画像と元の画像の再構築誤差を最小化しながら、潜在空間の確率分布を学習します。
また専門用語が！？ｗ
じぴてぃ先生、わかりやすく簡潔にお願いします。
はいはい～💡
VAEは、データを「潜在変数」という特別な形で学び、それを使って新しいデータを作り出します。
潜在変数は、データの特徴を一つのベクトルで表したもので、VAEはデータと潜在変数の関係を学びます。
そして、潜在変数を使って新しいデータを作り出します。
潜在変数を変えると、違った種類のデータが作られることができます。
VAEは、データの生成と同時に、潜在変数の確率的な性質を考慮して、いろいろなタイプの画像を作ることができます。
なるほど、これがAI生成ガチャってやつですね！
そうとも言われていますね。
AIは人間の発想を超えるような視点から生成することもあるので、奇跡の一枚が誕生する可能性もあります💡
GANとVAEは、それぞれ異なるアプローチで画像を作り出しますが、両者ともきれいな画像を作るための特別な方法として使われています。
以上のように、GANとVAEはそれぞれ独自のアプローチで高品質な画像生成を実現するモデルであり、機械学習や深層学習の技術を活用してAIによるイラスト生成を可能にしています。
効率良く活用することで、仕事の作業効率が激変しそうですね！
AIくろサラが！？💦
こうやって仕事を奪われ・・・(T_T)
・・・以上、報告いたします。
お疲れ様です☆彡
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