「AI」の最近の進化はホントに目を見張るものがありますね。特に、画像や動画生成の部分では、誰も想像できなかった世界が広がっています。プロンプトという指示を使って、AIにどういう画像や動画を作らせるかの小さな実験。実際に作った動画は、3章で紹介するので、一緒にAIのクリエイティブな魔法を体感してみよう！
AI画像・動画生成とプロンプトエンジニアリングの入門
近年、AI技術の進化に伴い、様々なクリエイティブな分野でAIが用いられるようになってきました。画像生成だけでなく、動画生成の技術も飛躍的に進化しています。本章では、AI画像・動画生成技術の基本と、その技術をより具体的に制御するための「プロンプトエンジニアリング」について解説します。
AIによる画像・動画生成の概要
AIによる画像・動画生成とは、機械学習のモデルを利用して、特定の条件や指示に基づいて新しい画像や動画を生成する技術を指します。代表的なモデルとしては、GAN（Generative Adversarial Network）があります。このモデルは、生成ネットワークと識別ネットワークという二つのネットワークが対立しながら学習することで、高品質な画像や動画を生成することができます。
GAN がどのように機能するかを示す図
プロンプトエンジニアリングとは
プロンプトエンジニアリングとは、AIモデルに対して特定の指示や条件を与えるための技術や手法のことを指します。具体的には、モデルに対してどのような入力を与えるか、またその入力をどのように制御するかという点が重要となります。正確なプロンプトを設定することで、より意図した結果を得ることができます。
プロンプトエンジニアリングの重要性
AI画像・動画生成技術が持つポテンシャルを最大限に引き出すためには、プロンプトエンジニアリングが不可欠です。例えば、同じ「夕日の風景」という指示でも、プロンプトの細かい設定によっては山を背景にした夕日、海辺の夕日、都市の夕日などの画像、またはそのシーンを連続した動画として生成することが考えられます。
このように、プロンプトエンジニアリングはAI画像・動画生成の方向性を定める重要な役割を果たしています。次の章では、具体的なプロンプトの設定方法やその効果を、実際の動画と共に詳しく紹介します。
Bing Image Creator（DALL-E3 )による「夕日の風景」の画像
プロンプトの魔法！実験結果から学ぶAIのクリエイティブ力
この章では、第1章で触れたプロンプトという指示を用いて実際にAIに生成させた画像や動画の過程を簡単に解説します。プロンプトの微妙な変化が、生成される画像や動画にどのような影響を与えるのか、具体的な例をもとにします。
初めの一歩：基本的なプロンプトでの生成
最初はシンプルなプロンプトを設定して、AIの基本的な生成能力を試しましょう。例えば「青空の下の山々」や「都市の夜景」など、具体的なシーンを想像してもらうようなプロンプトです。
Bing Image Creator（DALL-E3 )による「青空の下の山々」の画像
プロンプトの工夫：細かい指示での挑戦
次に、より詳細なプロンプトを設定して、AIの応答性や柔軟性をテストします。「冬の日の午後、雪が積もった山の中腹で滑るスキーヤー」など、具体的なシチュエーションや時間帯、環境を指定。
サプライズプロンプト：意外性を楽しむ実験
ここでは、少し変わった、または想像しにくいプロンプトを設定して、AIの予測外のクリエイティブな反応を楽しんでみましょう。例えば「宇宙でのピクニック」や「海底の都市」など、現実離れしたシチュエーションを提案。
LensGOによる「宇宙でのピクニック」
AI画像・動画生成：英語のプロンプトが日本語よりも優れているのはなぜか？
AI技術の進化により、画像や動画の生成技術は驚異的なスピードで進化を続けています。プロンプト、つまりAIに指示をする文章を通じて、私たちはさまざまな画像や動画を生成させることができるようになりました。しかし、実はこのプロンプトにおいて、英語と日本語では生成される画像や動画のクオリティに差が見られることが分かってきました。
- データセットの豊富さ：多くのAIモデルは、英語をベースとする大量のテキストデータで訓練されています。これにより、英語の文脈やニュアンスを理解する能力が高まっています。一方、日本語のデータは比較的少ないため、精度に差が生じることが考えられます。
- テクノロジーの進化：多くのAI技術の研究や開発は英語圏で行われているため、英語のプロンプトに最適化されたモデルが多いとされています。
- 文化的な背景：英語のプロンプトには、西洋文化や風景、事象などの背景知識が組み込まれている可能性が高い。これに対して、日本語のプロンプトは独自の文化や背景が反映されるため、一部のモデルでは認識の精度が低くなる場合がある。
このように、言語の違いによるAIの生成性能の違いは、データ、技術、文化的背景など多岐にわたる要因が影響していると考えられます。しかし、日本語に特化したモデルの開発や研究も進行中であり、今後の進化が非常に楽しみです。