画像生成AIのクリエイティビティの低下

2024.09.07

最近…画像生成AIのクリエイティビティ？…独創性？が減って…

平準化してきているな…って、つくづく思うんです。

昨年末から年始くらいに生成した画像の方が…

とんがってて…クセがあって…皮肉も効いてて…愛嬌もあって…

刺激的だったなって…

まぁ…この半年間での…規制やルールづくりや学習量…複雑化…多様化…

世界的な「出る杭は打たれる」的な風潮…

仕方ないんでしょうが…面白くなくなってきているな…って。

画像生成AIのクリエイティビティの低下を感じる理由として考えられること

学習データの偏り: 画像生成AIは学習データに基づいて画像を生成するため、学習データに偏りがあると、生成される画像もその傾向を反映してしまいます。例えば、特定の画風やテーマの画像が過剰に学習されている場合、多様な画像を生成することが難しくなる可能性があります。
モデルの複雑化: 画像生成AIのモデルは、より高品質な画像を生成するために複雑化が進んでいます。しかし、モデルが複雑になるほど、パラメータの調整が難しくなり、意図した通りの画像を生成できないケースも増えてくるかもしれません。
プロンプトエンジニアリングの難しさ: 画像生成AIの出力は、与えるプロンプトに大きく左右されます。高度な画像を生成するためには、適切なプロンプトを作成する技術（プロンプトエンジニアリング）が必要となります。しかし、プロンプトエンジニアリングは高度なスキルを要求するため、誰でも簡単に高品質な画像を生成できるわけではありません。
ユーザーの期待値の上昇: 画像生成AIの技術進歩に伴い、ユーザーの期待値も高まっています。以前は画期的なとされていた生成画像も、今では当たり前のように求められるようになり、相対的にクリエイティビティが低下しているように感じられるのかもしれません。

クリエイティビティを向上させるための取り組み

画像生成AIのクリエイティビティ向上のためには、以下の様な取り組みが考えられます。

多様な学習データの収集: 様々なスタイル、テーマ、画質の画像をバランス良く学習させることで、より多様な画像を生成できるようになります。
モデルの改良: モデルの構造やパラメータを調整することで、より複雑で高度な画像生成が可能になります。
プロンプトエンジニアリングツールの開発: より簡単に高度なプロンプトを作成できるツールを開発することで、ユーザーがよりクリエイティブな画像を生成できるようになります。
ユーザーとの共創: ユーザーからのフィードバックを積極的に取り入れ、モデルの改良に活かすことで、よりユーザーのニーズに応えることができるようになります。