先読み! IT×ビジネス講座 画像生成 AI

話題沸騰! 絵をつくる AI。

『先読み! IT×ビジネス講座 画像生成 AI』 (深津 貴之、水野 祐、酒井麻里子 著、インプレス、2023 年 3 月刊) は、版元が「この先どうなっていくかがわかる」「リアルな話がわかる」「手っ取り早くわかる」の 3 つの「わかる」をコンセプトに掲げる解説書のシリーズの 1 冊で、画像生成 AI がどんな技術か、どう使うか、著作権の問題はどうなっているかという疑問に答える構成と案内されています。国立国会図書館の書誌では、書名に「濃い内容がサクッと読める!」が添えられています。

全 5 章の構成、画像生成 AI の世界から法律の問題まで

版元の目次は全 5 章です。Chapter1「注目が集まる『画像生成 AI』の世界」で全体を見渡し、Chapter2「AI で画像を生成してみよう」で実際に画像を作る手順に進みます。Chapter3「画像生成 AI の活用方法」で使い道を扱ったあと、Chapter4「生成した画像の著作権など法律上の問題を知ろう」で権利の論点に移り、Chapter5「画像生成 AI の未来」で終わります。著者は 3 名で、版元の著者紹介によると、深津 貴之はインタラクションデザイナー、水野 祐はシティライツ法律事務所の弁護士で Creative Commons Japan の理事、酒井麻里子は IT ライターです。

拡散モデルと文字からの画像生成

DALL-E 2、Midjourney、Stable Diffusion といった画像生成 AI の多くが採用する拡散モデルは、学習の段階で画像に少しずつノイズを加えていき、そのノイズを取り除く過程を ニューラルネットワーク に学ばせます。生成の段階では、ノイズだけの状態から少しずつノイズを取り除いて画像を得ます。利用者が入力した文字の指示は、文章と画像の対応を学んだモデルによって数値の表現に変換され、ノイズを取り除く各段階の向きを決めます。Stable Diffusion は画像そのものではなく圧縮した表現の上で計算するため、手元の GPU でも動かせます。こうした仕組みは 生成 AI の中でも画像を扱う系統です。

Chapter4 の法律上の問題

本書は Chapter4 を、生成した画像の著作権など法律上の問題に充てており、著者の 1 人は弁護士です。本書は、画像生成 AI の世界の概観から、画像の生成、活用方法、著作権など法律上の問題、未来の見通しまでを全 5 章に収めています。