まずはじめに、上記のヤシの木、海、建物の風景画像はstablediffusion（ステーブルディフュージョン）で生成した画像で「世の中に存在しない場所」の風景です。
stablediffusionは特に人物生成が得意というイメージがあるかもしれませんが、風景、イラストも生成できます。
今回のこのAI画像生成に使われるstablediffusionについて良い点と悪い点を紹介していきます。
Stable Diffusionは、AI画像生成の手法の一つです。以下に、Stable Diffusionの良い点と悪い点を具体的に説明します。
StableDiffusionの良い点
①高品質な画像生成
Stable Diffusionは生成される画像の品質が他と比較して高いことが特徴。ディープニューラルネットワークを使用しており、緻密な結果を得ることが可能で細部の精度や写真のリアリティに重点を置いた画像生成ができます。
ただし、画像生成というのはガチャ要素も少なからずあるので、入力するプロンプトが上手にセットできない場合は根気が要る時もあります。
②ランダム性と制御のバランス
Stable Diffusionはランダム性と制御をうまくバランスさせることができ、ランダムノイズのレベルを徐々に変化させることで、生成される画像において逐次的な変化が起こります。
これにより予測可能性を保ちながらも多様性のある画像を生成することができます。
③モデルの調整が可能
Stable Diffusionのアルゴリズムはモデルの調整やカスタマイズが可能。例えば生成される画像の解像度や品質を調整することができ、この柔軟性は様々な応用に適していることを意味します。
StableDiffusionの悪い点
①計算リソースの要求
Stable Diffusionは高度な計算リソースを要求するケースがあります。ディープニューラルネットワークを使用しているため、大規模なモデルのトレーニングや推論において高速なGPUやクラウドコンピューティングの利用が必要であり、ローカル環境で利用するにはハードルが高くなります。
そのため、一般的なパーソナルコンピュータでは実行に時間がかかる可能性があります。
②データセットの依存性
Stable Diffusionは、訓練に使用されるデータセットに依存しているため、訓練データセットが限定的であったり、特定のバイアスを持っている場合、生成される画像にもそれらの特性が反映される可能性があります。十分な量と多様性のあるデータセットを使用することがポイントになります。
③ハイパーパラメータの調整の難しさ
Stable Diffusionには複数のハイパーパラメータが存在します。これらのパラメータは生成される画像の品質や多様性に影響を与え、最適な値を見つけることが難しいケースがあります。
ハイパーパラメータの調整には試行錯誤や経験が必要であり、時間と労力が必要となる場合があります。
④訓練データのプライバシーとエスカレーションのリスク
Stable Diffusionのモデルは大規模なデータセットを必要とし、個人情報や機密情報を含む可能性があります。データセットの作成や使用には慎重な管理が必要であり、プライバシーやエスカレーションのリスクに対する注意も必要。
⑤生成される画像の制御の難しさ
Stable Diffusionはランダム性と制御のバランスがとれているとはいえ、完全な制御をすることは難しいケースがあります。生成される画像の特定の要素を制御したい場合、例えば特定のオブジェクトの配置や属性の変更など、追加の手法や手動の介入が必要となることがあります。
以上がStable Diffusionの良い点悪い点となります。
数だけ見ると悪い点が多いように感じますが、実際に使ってみると悪い点を補うほどStable Diffusionの凄さに気づくかと思います。
今後はこのようなマイナスポイントについても継続的な研究と改善によって進展していくと思われますので、ぜひ期待したいところです。
以上、Stable Diffusionの良い点と悪い点のご紹介でした。
