インペインティング
インペインティングとは、画像の一部を選択して消去・修正したり、テキスト指示に基づいて新しい要素を自然に合成・復元したりする画像編集技術です。深層学習や拡散モデルの発展により、背景の整合性を保ちながら欠損部分を補完することが可能になりました。写真の不要物除去や修復、クリエイティブな画像編集で広く活用されています。
画像生成のAI用語一覧
13件画像生成に関するAI用語を13件掲載しています。意味や使い方、関連用語を一覧から確認できます。
ニューラルレンダリング
ニューラルレンダリングとは、物理的な法則の計算とディープラーニングを融合させ、画像や動画を効率的かつ高品質に合成する技術です。従来のCG制作とは異なり、AIがデータから光の反射や物体の形状を学習し、リアルタイムで新たな視点の映像を生成します。
ディフュージョンモデル
ディフュージョンモデルは、データにノイズを加える過程とそれを取り除く逆過程を学習し、ランダムノイズから高品質なデータを創り出す生成AI技術です。GANやVAEなどの従来手法に比べて学習が安定し、極めて高精細な画像生成などを実現できます。画像生成AIの根幹を支える技術として広く活用されています。
3D生成AI
3D生成AIとは、テキストプロンプトや単一・複数の2D画像から、立体的な3Dモデルや3Dデータを自動生成するAI技術です。従来の手作業による3Dモデリングの工数を大幅に削減し、ゲーム開発、メタバース、映画制作、産業デザインなどの分野でコンテンツ制作の効率化やプロトタイピングの迅速化に貢献しています。
パレット
パレットとは、AIを活用した画像生成やデザインツールにおいて、色やスタイル、素材などの要素を選択・管理するためのUI部品や機能のことです。ユーザーが直感的にAIへの指示や調整を行えるよう設計されています。
解像度
解像度とは、画像やデータの精細さや情報の密度の細かさを表す尺度です。AIやコンピュータビジョンの分野では、入力・出力画像のピクセル数だけでなく、モデルが把握・生成できる情報の詳細さや精度の高さを示す言葉としても使われます。近年はAIを活用した超解像や高解像度な画像生成AIの技術が大きく進化しています。
潜在拡散モデル
潜在拡散モデル（LDM）は、画像などの高次元データを低次元の潜在空間に圧縮した上で、拡散モデルによる生成プロセスを実行するAIモデルです。従来の拡散モデルが持っていた計算コストが非常に高いという課題を、オートエンコーダーによる空間圧縮で解決し、低リソースでの高精度な画像生成を可能にしました。Stable Diffusionなどの基盤技術として広く利用されています。
レンダリング
レンダリングとは、コンピュータの計算処理によってデータから映像や画像を生成するプロセスのことです。AIの分野では、AIモデルが推論を行い高精細な画像を構築する処理や、3D空間データを2Dの画面に描画する技術として用いられます。
クロスアテンション
クロスアテンションとは、異なる二つのデータ間における関係性を計算し、互いに情報をやり取りするためのニューラルネットワークの仕組みです。Transformer構造の中核をなし、AIによる翻訳や画像生成などの高度なマルチモーダル処理において重要な役割を果たしています。
生成的敵対ネットワーク
生成的敵対ネットワーク（GAN）は、生成器と識別器という2つのニューラルネットワークを競い合わせることで、高精度な偽データを作り出す機械学習のフレームワークです。ディープラーニング分野において画像生成やデータ拡張などに広く活用されています。
クラシファイアフリーガイダンス
クラシファイアフリーガイダンス（Classifier-Free Guidance）は、生成AIにおける画像や文章の品質とプロンプトへの忠実度を向上させるための手法です。外部の分類器を使わずに拡散モデル自身の出力から誘導を行い、生成結果の精度を高めるために広く利用されています。
画像合成
画像合成とは、コンピュータを用いて複数の画像や要素を組み合わせたり、AIにより新しい視覚データを一から生成したりする技術です。近年の生成AIの発展により、テキスト入力から高品質な画像を自動で作り出す手法が主流となっています。
アップスケーリング
アップスケーリングとは、AI技術を用いて低解像度の画像や映像を鮮明で高解像度な状態に拡大・復元する技術です。単なる引き延ばしとは異なり、AIが欠けた細部を推測して補うため、ノイズを抑えた自然で高画質な出力が得られます。