Adobe Illustratorの「Generative Recolor」AIであなたの画像を変換しましょう

Use Adobe Illustrator's 'Generative Recolor' AI to transform your images.

デザインソフトウェアの有名企業Adobeは、デザイナーとマーケターを強化する発表をしました。Adobe Illustratorの最先端のAI機能「Generative Recolor」を導入し、テキストプロンプトの助けを借りてグラフィックの色、テーマ、フォントを変換できるようになりました。この開発は、Adobeが旗艦デザイン製品に生成AI機能を統合することにコミットしたことを示しており、創造プロセスを革新しています。

詳しくはこちら:DataHack Summit 2023で開催されるディフュージョンモデルのワークショップで、Generative AIの限りない世界を体験しましょう。

Generative Recolorでデザイン効率を向上させる

Generative Recolorを使用することで、デザイナーはAdobe Illustrator上のデザインの色やフォントを簡単に更新でき、貴重な時間を節約できます。 「平和的なパステル」「ネオンポップ」「秋の紅葉」などの説明的なプロンプトを利用すると、ユーザーは画像のユニークなバリエーションを生成できます。また、季節的なマーケティングや広告キャンペーンに合わせたカラーパレットを作成するためにも使用できます。AdobeのFirefly AIの力を借りて、Generative Recolorはテキストプロンプトに基づいてシーンやテーマのレンダリングを生成します。生成された画像からカラーパレットを抽出し、ユーザーのグラフィックにシームレスに適用するため、望むムードやテーマに応じて再色付けされます。

また読む:Meta、画像用の「人工知能に似た」デザイナーAIを発表

Generative AI機能の拡大

Adobeの生成AIへの進出は、3月に導入されて以来、ユーザーがAdobeのテキストから画像を生成するAIツールを使用して、約2億枚の画像を作成しているという驚くべき成功を収めています。消費者からの関心の高まりに応えて、Adobeはエンタープライズ向けに生成AI機能を提供する計画を明らかにし、デザインの世界をさらに革新します。ただし、アーティストやAdobe株式貢献者からは、明示的な許可なしに彼らの作品をAdobeの生成AIモデルのトレーニングに使用すること、およびパブリックドメイン画像の利用に関する透明性の欠如に対する懸念が提起されています。

イノベーションの促進とコンプライアンスの確保

Adobeは、これらの問題に対処するために、法的コンプライアンスと透明性への取り組みを強調しています。Adobeの国内AIモデルであるFireflyは、Creative Commons、Wikimedia、Flickr Commons、Adobe Stockからのパブリックドメイン画像でトレーニングされていますが、同社はエンタープライズ顧客が著作権侵害のクレームに関連する法的費用を補償することを保証しています。さらに、Adobeは、Fireflyの画像生成品質、解像度、詳細を向上させるために数百人の研究者を投資し、ビデオや3D生成モデルも開発しており、Adobe Stockからのデータを取り込むことでデータカタログを拡大しています。

また読む:言葉からクリップまで:Runway Gen-2が誰でも使えるようになりました

AIの時代に創造性を受け入れる

Adobeは、人工知能が創造的な人々を置き換えるのではなく、彼らに新しい可能性を探求する力を与えると信じています。AI装備のクリエイターが一般的になるにつれ、デザイナーはAIによって生成されたコンテンツの可能性を受け入れる競争的な景色に直面することになるでしょう。AI機能を活用することで、デザイナーはワークフローをスムーズにし、新しい創造性のレベルを開放することができます。

また読む:AIがつまらないQRコードを絵画に変える!今すぐチェック!

私たちの意見

AdobeがAdobe Illustratorの「Generative Recolor」AI機能を導入することは、デザイン業界における重要なマイルストーンです。この強力なツールにより、デザイナーやマーケターは、生成AIの可能性を活用して、自分たちの創造物を変革し、効率を高めることができます。Adobeのコンプライアンス、透明性、イノベーションに対する取り組みは、人工知能と人間の創造性が調和して共存する明るい未来を保証します。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!

Share:

Was this article helpful?

93 out of 132 found this helpful

Discover more

AI研究

拡散生成モデルによる医薬品発見の加速化

MITの研究者たちは、DiffDockというモデルを構築しましたこのモデルは、いつか従来の方法よりも速く新しい薬剤を見つけ、副作...

機械学習

「カーシブと出会う:LLMとのインタラクションのためのユニバーサルで直感的なAIフレームワーク」

大規模な言語モデル(LLM)とのインターフェースにおいて、開発者はしばしば共通のジレンマに直面します。一方では、複雑で膨...

機械学習

「生成型AIとMLOps:効率的で効果的なAI開発のための強力な組み合わせ」

人工知能はほとんどの可能な領域で注目すべき進歩を遂げています。それは創造性に羽根を与え、分析や意思決定能力を向上させ...

AIニュース

自撮りがコミュニケーション手段としてどのように使われているかを説明するための研究が進行中であることが明らかになった

「ドイツのバンベルク感情・認知科学大学院の研究者たちは、132人を集めて1,001枚の自撮り写真を調査し、彼らの第一印象を特...

機械学習

人工知能の言語スキルを評価する:ChatGPTの言語形態スキルをさらに掘り下げて

研究者は、ChatGPTの形態能力を厳密に評価し、英語、ドイツ語、タミル語、トルコ語の4つの言語で比較します。ChatGPTは専門シ...

AIニュース

「AIはオーディオブック制作をどのように革新しているのか? ニューラルテキストtoスピーチ技術により、電子書籍から数千冊の高品質なオーディオブックを作成する」

現在では、多くの人々が書籍や他のメディアの代わりにオーディオブックを読んでいます。オーディオブックは、現在の読者が道...