「DALL-E3」を詳しく見てみる
「DALL-E3」について詳しく紹介します
最新情報を追い続けることが重要なのは、ジェネラティブAIの世界です。そして、画像生成の分野では、Stable DiffusionとMidjourneyが話題になっていました- それまでの話です。
テック巨大企業Microsoftのサポートを受けるOpenAIは、2023年9月20日にDALL·E 3を発表しました。
DALL-E 3は単に画像を作り出すだけではありません。あなたが思い描いた通りに、あなたのアイデアを実現するためのものです。そして、最も素晴らしいことは？それはとても速く、本当に速いことです。アイデアを投げ入れると、DALL-E 3がそれを処理し、あなたの画像が完成します。
この記事では、DALL-E 3について詳しく掘り下げます。どのように機能するのか、他のものとの違いは何か、そしてあなたが必要だとは思わなかったかもしれないツールとしての理由について話します。デザイナー、アーティスト、またはクールなアイデアがたくさんある人であっても、ぜひご一読ください。さあ、始めましょう。
DALL·E 3の新しい特長は、DALL·E 2よりもより多くの文脈を把握することです。以前のバージョンでは、細部を見逃したり、いくつかの詳細を無視したりすることがあったかもしれませんが、DALL·E 3は的確です。あなたが求めている具体的な詳細を抑えており、思い描いたものに近い画像を提供してくれます。
最も素晴らしいのは、DALL·E 3とChatGPTが統合されたことです。これらは一緒に協力してアイデアを洗練させます。コンセプトを提案し、ChatGPTがプロンプトの微調整を支援し、DALL·E 3がそれを具現化します。もし画像が気に入らない場合は、ChatGPTにプロンプトの調整を依頼し、再度DALL·E 3に試してもらうこともできます。20ドルの月額料金で、GPT-4やDALL·E 3、その他多くのクールな機能にアクセスすることができます。
OpenAIのChatGPTよりも早く、MicrosoftのBing ChatがDALL·E 3にアクセスすることができ、今や大企業だけでなく誰でも無料で使用できるようになりました。Bing ChatとBing Image Creatorへの統合により、使用が簡単になりました。
拡散モデルの台頭
画像生成を中心に、最近の3年間でビジョンAIは拡散モデルの台頭を目撃し、大きな進歩を遂げました。拡散モデルの登場前は、リアルな画像を生成するための技術として、ジェネレーティブアドバーサリーネットワーク（GANs）が主流でした。
しかし、GANsには多大なデータと計算パワーが必要であり、取り扱いが難しい場合がありました。
それに対して、拡散モデルが登場しました。GANsとは異なり、拡散モデルはデータにノイズを加え、ランダムな状態にすることで作動します。そして、逆のプロセスでノイズから意味のあるデータを再構築します。このプロセスは効果的でリソースをより少なく使用するため、AIコミュニティで注目を集めました。
本当の転機は2020年に訪れ、革新的な論文とOpenAIのCLIP技術の導入により、拡散モデルの機能が大幅に向上しました。このことにより、拡散モデルはテキストから画像を合成することに非常に優れていることが証明され、リアルな画像を生成する能力が向上しました。これらのブレイクスルーは、画像生成だけでなく、音楽作曲やバイオメディカル研究などの分野でも起こりました。
今日、拡散モデルは学術的な興味の対象だけでなく、実践的な現実世界のシナリオで使用されています。
生成モデリングと自己注意レイヤー：DALL-E 3
この分野での重要な進展の一つは、生成モデリングの進化です。自己回帰的生成モデリングや拡散プロセスなどのサンプリングベースの手法が先導し、テキストから画像を生成するモデルを変革し、劇的な性能向上をもたらしました。画像生成を個別のステップに分解することで、これらのモデルはより管理可能になり、ニューラルネットワークがより学習しやすくなりました。
同時に、自己注意レイヤーの使用も重要な役割を果たしています。これらのレイヤーは互いに積み重ねられ、畳み込みによる一般的な空間バイアスの必要性を排除しました。この変化により、テキストから画像を生成するモデルはスケーリングし、信頼性が向上しました。これはトランスフォーマのスケーリング特性が十分に理解されているためです。
画像生成の課題と解決策
これらの進歩にもかかわらず、画像生成の制御可能性はまだ課題となっています。モデルが入力テキストに厳密に従わない場合などの問題が顕著です。この問題に対処するため、キャプションの改良などの新しいアプローチが提案されており、トレーニングデータセットのテキストと画像の組み合わせの品質を向上させることを目指しています。
キャプションの改良：新しいアプローチ
キャプションの改良には、より良質なキャプションを生成することが含まれています。これにより、より正確なテキストから画像へのモデルをトレーニングするのに役立ちます。詳細で正確な画像の説明を生成する堅牢な画像キャプショナーによって、DALL-E 3は人間によって作成された写真やアートワークに非常に似た類まれな結果を達成することができました。
合成データのトレーニング
合成データのトレーニングの概念は新しいものではありません。ただし、ここでの特筆すべき貢献は、独自の記述的な画像キャプショニングシステムの作成です。合成キャプションを使用して生成モデルをトレーニングすることの影響は大きく、モデルのプロンプトに対する正確な追従能力が向上しました。
DALL-E 3の評価
複数の評価およびDALL-E 2やStable Diffusion XLなどの以前のモデルとの比較を通じて、DALL-E 3は特にプロンプトの追従に関連するタスクにおいて優れたパフォーマンスを示しました。
さまざまな評価におけるテキストから画像へのモデルの比較
自動評価とベンチマークの使用により、その能力が明確に示され、DALL-E 3は最先端のテキストから画像への生成モデルとしての地位を確固たるものにしました。
DALL-E 3のプロンプトと機能
DALL-E 3は、より論理的で洗練されたアプローチによるビジュアルの作成を提供します。スクロールするにつれ、DALL-Eが与えられたプロンプトに共鳴する正確さと想像力を持って各画像を作り上げるのがわかります。
先代モデルとは異なり、このバージョンではシーンの中で自然にオブジェクトを配置し、人間の特徴を正確に描写することが得意です。改良はより詳細な部分まで及び、より高解像度で提供されるため、より現実的でプロフェッショナルな出力が可能です。
テキストのレンダリング能力も大幅に向上しています。DALL-Eの以前のバージョンが文字化けを生み出していたのに対し、DALL-E 3では読みやすく、プロフェッショナルにスタイル化された文字を生成できるようになりました（場合によっては）。また、時折クリーンなロゴを生成することさえあります。
このモデルは、複雑なニュアンスのある画像リクエストの理解も大幅に向上しています。DALL-E 3は、複数の要素と具体的な指示があるシナリオでも詳細な説明を正確に追従することができ、一貫性のある、よく構成された画像を生成する能力を示しています。いくつかのプロンプトとそれに対応する出力を見てみましょう。
有機茶のラインのパッケージデザインを作成しましょう。製品名と説明のスペースを含めてください。
テキストプロンプトに基づくDALL-Eの3つの画像（左のポスターのスペルミスに注意）
夏の家具セールのウェブバナーを作成しましょう。ビーチの景色にさまざまな屋外用家具と、「巨大な夏のセービング！」というテキストの予告が表示される画像です。
テキストプロンプトに基づくDALL-Eの3つの画像
ボールドでスタイリッシュなテキストが「パリを訪れよう」と書かれた、パリのビンテージ旅行ポスターです。
テキストプロンプトに基づくDALL-Eの3つの画像（注意：両方のポスターにスペルミスがあります）
ディワリ祭りの活気溢れるシーン。家族がランプを灯し、空に花火が上がり、伝統的なお菓子と飾りがあります。
テキストプロンプトに基づくDALL-Eの3つの画像
古代ローマの詳細な市場風景。時代に合った衣装を着た人々、さまざまな販売品、そして当時の建築物が描かれています。
テキストプロンプトに基づくDALL-Eの3つの画像
クレオパトラやレオナルド・ダ・ヴィンチなどの有名な歴史的人物を、スマートフォンやノートパソコンなどの現代のテクノロジーを使った現代の setting に配置して、イメージを生成しましょう。
テキストプロンプトに基づくDALL-Eの3つの画像
DALL-E 3 の制限とリスク
DALL-E 3 のトレーニングデータから露骨なコンテンツをフィルタリングするために、OpenAI は重要な対策を講じており、偏見を減らし、モデルの出力を改善しています。これには、センシティブなコンテンツカテゴリ用の特定のフィルタの適用、より広範なフィルタの閾値の見直しなどが含まれます。対策にはさまざまな保護層も組み込まれており、例えば ChatGPT のセンシティブなトピック用の拒否機構、ポリシー違反を防止するためのプロンプト入力クラシファイア、特定のコンテンツカテゴリ用のブロックリスト、ガイドラインに沿ったプロンプトを確保するための変換などです。
ただし、DALL-E 3 には空間関係を理解する能力の制限、長いテキストを正確に表現する能力、特定のイメージを生成する能力に制限があります。OpenAI はこれらの課題を認識し、将来のバージョンでの改善に取り組んでいます。
また、AIによる生成画像を人間の作成画像と区別する方法にも取り組んでおり、透明性と責任あるAIの利用を反映しています。
DALL·E 3
DALL-E 3、最新バージョンは、特定の顧客グループを対象に段階的に提供され、後に研究所やAPIサービスへ拡大されます。ただし、無料の一般公開日はまだ確定していません。
OpenAIは、DALL-E 3を通じて複雑な技術的能力とユーザーフレンドリーなインタフェースをシームレスに結びつけることで、AIの分野における新たな基準を確立しています。Bingなどの広く利用されているプラットフォームへのDALL-E 3の統合は、専門的な応用からより広範かつ利便性の高いエンターテイメントとユーティリティへのシフトを反映しています。
今後数年において、真のゲームチェンジャーとなるのは、イノベーションとユーザーの権限のバランスです。成功する企業は、AIが実現できる範囲を広げるだけでなく、ユーザーが望む自律性とコントロールも提供することができるでしょう。OpenAIは、倫理的なAIに取り組むことで、慎重にこの道を進んでいます。その目標は明確です。強力でありながら、信頼性があり包括的なAIツールを作り出し、AIの恩恵がすべての人にアクセス可能であることを保証することです。
We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!
Was this article helpful?
93 out of 132 found this helpful
Related articles
