人間の視覚に依存する現代社会において、画像は私たちが世界を理解するための重要な手段となっています。そして現在、これらの画像を生成、操作、理解する能力は人間だけのものではなくなりました。これは画像生成AI(人工知能)のおかげです。
画像生成AIの技術は多岐にわたりますが、その中でも特に注目されているのがGenerative Adversarial Networks(GAN)とVariational Autoencoders(VAE)です。
GAN、またはGenerative Adversarial Networksは、Ian Goodfellowにより2014年に初めて提案され、画像生成AIの領域で大きな進歩をもたらしました。 VAE、またはVariational Autoencodersは、Autoencoderの一種で、画像生成AIの領域で広く使用されています。VAEは、入力データを一連の潜在変数にエンコードし、その潜在変数を使用して新しいデータをデコード(再構築)することで、データ生成を行います。
MidjourneyとStable Diffusionは、画像生成AIの新しい進化形です。これらのアプローチは、GANやVAEの原理を進化させ、更なる生成性能の向上を目指しています。また、 画像生成AIは、その能力を活かすさまざまな分野で利用されています。
画像生成AIは今後さらに進化すると予想されますが、その道のりは挑戦と機会に満ちています。以下に、その主な課題と可能性を探ります。
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