今年、ディープフェイクは確実に増えていくと感じられます。「Nano Banana Pro」に代表される画像生成AIの性能が極めて高くなっていること、Xに統合された「Grok Imagine」に見られる手軽さは、その広がりを急速に推し進めているためです。今回は筆者自身を利用して、どこまでディープフェイクを作り出せるのかを検証してみました。その上で、現在、国がどのような方針で動いているのかを見ていきます。 ※記事配信先の設定によっては図版や動画等が正しく表示されないことがあります。その場合はASCII.jpをご覧ください “写真から一発出し”では微妙に違う この連載では、過去に、架空の人物のAI作例モデルの明日来子さんや田中さんというキャラクターでNano Banana Proを使った一貫性の強力さについて紹介しました（参考：実在感が恐ろしいレベル　画像生成AIの常識をひっくり返した「Nano

筆者自作アプリ「アニメーション画像ジェネレーター v3」の画面。一貫性を持ちながら違ったポーズの画像を簡単に作り出すことができる。作例モデル「明日来子さん」の過去に作成した画像を読み込み、リファレンス画像とした グーグルの画像生成モデル「Nano Banana（Gemini 2.5 Flash Image）」はGoogle AI Studioの機能「Build」に連動させることで、簡単に専用アプリを開発することができます。Buildは、5月に発表されたプログラミング知識がなくてもAIを活用したWebアプリを簡単に作成できるツールで、Geminiとの対話しながらアプリを作っていく、いわゆるバイブコーディング環境です。Nano Bananaの使い道を劇的に便利にするアプリ化を紹介します。 ※記事配信先の設定によっては図版や動画等が正しく表示されないことがあります。その場合はASCII.jpをご

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これはなに？ Google AI Studio が以下のX投稿で Nano Banana 向けのプロンプトテンプレートを公開していました。 個人的に画像生成のPromptingはあまり経験がなく、写経しながら試してみたところ「こんなに詳しく書かないとまともな絵が出てこないのね」と勉強になったので備忘録としてメモを残します📝 以下、ガイドに書かれていた原則、および、日本語で試す際の注意点に少し触れたのち、プロンプトテンプレートの日本語版とそれを実際に僕が試した事例の紹介へと進みます。 プロンプトテンプレートはわかりやすく日本語に翻訳してありますが、多少意訳しているため正確な翻訳ではないことにご留意ください。 前提条件 覚えておくべき原則 ガイドではプロンプトテンプレートの話に入る前に "原則" が紹介されていました。端的に言うと「描いてほしい内容をなるべく詳しく伝えろ」ってことですね。 キ

非常に高性能な画像生成AI「ImageFX（Imagen 3）」の登場です。 FLUX.1がMidjourneyと並ぶ最高峰の画像生成AIとして注目を浴び始めてから2週間もたたないうちに、新しいAI画像サービスが、なんとGoogleから登場しました。それがImageFXです。 Googleは画像生成AIの新バージョンであるImagen 3をリリースしたばかりですが、この技術を使った「ImageFX」というサービスをGoogle AI Test Kitchenでスタートしています。これが生成する人物画像がとてもリアルだというので評判です。GeminiでもImagenを使った画像生成は可能なのですが、制限が厳しく、人物を含んだ画像の生成ができなくなっています。 ▲GeminiのImagenでは人物画像が生成できない ImageFXは、テキストプロンプトを入れると、4枚の画像が生成されるという仕

サインアップに必要なのはアカウントのみで、カード情報などは不要だ。生成したコンテンツについてはMidjourneyに「複製、派生作品の作成、公開表示、公開実行、サブライセンス、および配布するための、永続的、全世界的、非独占的、サブライセンス可能、無償、ロイヤリティフリー、取消不能の著作権ライセンスを付与」することになる。（利用規約より） Webアプリ版はまだテスト中で、編集機能も最近利用可能になったばかりだが、立ち上げ段階ではDiscordのアカウントが必要だったものが不要になった分、かなり敷居が低くなった。 関連記事 米著作権当局、生成AI「Midjourney」で制作した優勝作品の著作権保護を拒否 米著作権局審査委員会は、生成AI「Midjourney」で制作した作品の著作権保護を拒否した。対象は、昨年9月にコンテストで優勝した「Theatre D'opera Spatial」。 AI

Invoke、Comfy Org、Civitai、LAIONは6月25日、米コミュニティーサイト「Reddit」の「r/StableDiffusion」スレッドで、画像・動画・音声生成のためのオープンライセンスAIモデルの開発を推進することを目的にしたプロジェクト「Open Model Initiative」の立ち上げを宣言した。 企業による技術の独占を防ぎ、アクセシビリティを確保 「Open Model Initiative」の初期メンバーは、企業向け生成AIプラットフォームを提供するInvoke、直感的に操作できるオープンソースの画像生成AIツール「ComfyUI」を開発するComfy Org、クリエイター向け生成AIモデル共有サイトを運営するCivitai、大規模な学習データセットを構築するLAIONだ。 彼らは、最近の制限的ライセンス下でのAIモデルのリリースに懸念を示し、オープン

このところ画像生成AI界隈で話題になっているのが、「Latent Consistency Models（レイテント・コンシステンシー・モデル」（以下「LCM」）。10月6日に中国精華大学のシミアン・ルオさんが中心となって発表された論文で、日本語にすると「拡散的一貫性モデル」。新しいタイプの効率性の高い生成モデルを使い、Stable Diffusion＝安定拡散モデルより高速に画像を生成。結果としてビデオメモリーの少ないローレベルのPCでも画像生成AIを動かせるようにしようというものです。 0.5秒で4枚出力。Stable Diffusionの5倍 Stable Diffusionの拡散モデルは、ランダムなノイズ情報から、学習済みの特徴点データを利用することで、段々と画像を生み出していくサンプリングプロセスを繰り返します。それによって画像を生成する仕組みです。通常、1枚の画像を生み出すのに必

米Googleは10月25日（現地時間）、検索結果の画像の情報を確認できる「この画像について」機能を、まずは英語版で提供開始したと発表した。昨年4月に発表した「この結果について」の画像版だ。 検索結果の画像右上に表示される縦［…］をタップすると表示されるメニューに「About this image」という項目があり、これをタップすることで「この結果について」と同様に、画像が初めてインデックスに登録された時期や、複数のWebサイトに掲載されている場合は、そのWebサイトの一覧が表示されるようだ（本稿執筆現在、Google検索を英語版にしても筆者の環境ではまだ使えなかった）。 関連記事 Google、AI検索「SGE」に画像生成と文書下書き機能を追加 GoogleはGoogle検索の生成AI機能テスト「SGE」に、画像生成と文書下書きの2つの機能を追加した。画像生成は同社のImagenを採用し

概要 背景・目的 関連研究 提案手法 実験 終わりに 参考文献 DROBEで機械学習エンジニアをしております、藤崎です。 概要 ファッションの分野ではトレンドの変化とそれに伴う属性情報の変動に対応するため、画像分類AIモデルを頻繁にアップデートする必要性がある。 しかし、既存の画像分類AIモデルのアップデートには、労力と時間が掛かる。 様々なタスクの遂行能力が高いGPT-3.5に画像処理能力を付与し、画像分類タスクに挑戦した。 既存の研究（ex. HuggingGPT）と違って、GPT-3.5自体が画像分類の推論を行う点がユニークである。 実験からは有望な結果が得られた。 今後の性能向上はプロンプトを工夫するなど、比較的簡単な方法で達成できる可能性がある。 背景・目的 ファッションの業界は、トレンドの変化が早く、新しいスタイルが次々と提案されます。それに伴い、スタイルに付随する属性情報も常

画像のノイズ除去やボケ除去、超解像といった従来の画像修復問題は、特定の劣化状態、既知の単純な劣化にのみ効果的であった。 これに対して、実際の環境下での多様な劣化を考慮した「Blind Image Restoration」（BIR）という手法が注目されている。BIRは、一般的な画像と、それが持つさまざまな劣化に対して、リアルな画像再構築を目指している。特に、BIRの研究は以下の3つのカテゴリーに分けられる。 （1）Blind Image Super-Resolution（BSR）:低解像度で劣化が不明瞭な画像の超解像問題に取り組む技術、（2）Zero-Shot Image Restoration（ZIR）:これは新しい研究の方向性で、劣化の前提条件を明確に定義した上で、クラシックな画像修復タスクで印象的なゼロショット復元を達成する方法、（3）Blind Face Restoration（BF

ポーザーで作ったマンコ剥き出しの姿勢の女の子の3Dモデルをもとに私美大出やからこういうのめっちゃ手が早いんやけどサクサクっと下書きしまくってこれは私の秘伝の技なんやが下地に不透明度25％くらいの紺色のベタを置いて血管とか肌の赤み黄ばみ青みを色々レイヤー重ねてリアルな肌を表現して最上段に不透明度1〜5％の粗めの粒子ブラシでめっちゃリアルな肌の質感とハイライトを描いて最下段のレイヤーに自分のを撮った陰部と角度の合ってる実写の女の顔画像をコラして出力したのをオーバーレイで重ねてハイライトとシャドウ強調したりしてより実写に近づけていったのをうちのベッドとかソファーのちょい加工した写真と合成した画像を今までに200枚くらいは描いてAIに食わせたけど出来の良かった成果物を修正しつつ更にAIに食わして各所が変形してたら手描きで修正したり自分撮りをコラして修正してを繰り返し毎日毎日そんなんやってるからもう

をご紹介するという内容になっています。 これまでAIイラストというと一貫性の問題、つまり「同じキャラクターを生成するのが難しい」という課題がありました。例えばあるイラストを生成して好みのキャラクターが出たとしても、別の呪文を使うとそのキャラクターを正確に再現できなくなってしまう…ということですね。 ただ最近はこの問題に対する対処法がいくつか登場しており、一貫性が重要なアニメーションや漫画への応用がより実用的になりつつあります。そのような中でこの問題に対して有効な「MasaCtrl」という手法を使えるweb UI用の拡張機能が登場し、一貫性の問題を解決できそうだと先日各所で話題になっていたので私も試してみることにしました。 ここではこのMasaCtrlの概要や使い方について解説していきますね。

Googleは5月10日（日本時間5月11日未明）、米カリフォルニア州マウンテンビューで開催中のイベント「Google I/O 2023」で、最新のAI基盤モデル「PaLM 2」を発表しました。 PaLM 2は規模の異なるGecko、Otter、Bison、Unicornの4種類のモデルが用意され、いちばん小さな規模のGeckoはモバイルデバイスでの利用も可能で、オフラインでも動作可能。

画像や写真の見せたい部分だけを強調したり、見せたくない部分を切り取ったりするために、「トリミング」という画像編集を使ったことがある人は多いはず。トリミングはほとんどの画像編集ソフトに備わっていますが、GoogleやMicrosoft、Adobeの画像編集ソフトのトリミングツールを用いて切り抜かれた画像は、トリミングを解除して元の画像を見ることができるという欠陥があると指摘されています。 Whistleblowers Take Note: Don’t Trust Cropping Tools https://theintercept.com/2023/02/14/whistleblower-image-crop-document/ トリミングツールを備えた画像編集ソフトの取扱説明書には、自身でトリミングを行った後に、トリミングする前に戻すことができると記載されている場合があります。プライバシ

「フェイク画像」「無断アップロード」撲滅なるか？　ニコンが「来歴記録カメラ」を試作：Adobe MAX 2022 Adobeとニコンは10月19日、撮影した写真データに出所や来歴などの情報を付加することで真正性確認をしやすくする「来歴記録機能」をデジタルカメラに実装する取り組みを発表した。Adobeが10月18日（米国太平洋夏時間）から実施しているイベント「Adobe MAX 2022」のリアル会場では、この機能を試験実装した「Nikon Z 9」が展示されている。 アドビ（Adobeの日本法人）が10月19日に開催したイベント「Adobe MAX 2022 Japan」のリアル会場でも、来歴記録機能を試験実装したNikon Z 9が展示されていたので、この記事で紹介する。 来歴記録機能の概要 写真（静止画）や動画がデジタルデータとなり、これらを編集するアプリが高機能化したこともあり、最近