ChatGPTのDALL-Eに画像生成を依頼する場合に事前に一定の観点をもってプロンプトを作成するようにしています。
今回、Claudeに画像生成AIに最も影響する観点を聞いてみたところ7大要素がある、と教えてくれました。
画像生成AIで理想の画像を生成するための基本的な7大要素
画像生成AIで理想の画像を生成するためには、以下の7つの要素が特に重要です:
- 主題: 絵の中心となる対象（人物、動物、風景など）を明確に指定することが基本となります
- 画風: 写真風、イラスト風、水彩画風など、表現スタイルを決定します
- 構図: 画像内での要素の配置や視点を決める重要な要素です
- 背景: 主題を引き立てる環境設定で、全体の雰囲気に大きく影響します
- 照明: 光源の種類や方向性が画像の印象を左右します
- 色調: 全体の色彩バランスや雰囲気を決定づけます
- 感情: 作品全体が伝える感情や雰囲気を指定します
これらの要素を適切に指定することで、自分の思い描いた画像を効率的に生成できるようになります。
画像生成AIの技術的な課題と限界
画像生成AIには以下のような技術的な課題があり、これらが生成結果に大きな影響を与えます:
- 手や指の崩れ: 人物画像において手指の表現が不自然になりやすい問題があります
- テキストの誤生成: ロゴや文字を含む画像では、判読不能な文字列や意図しない文字が生成されることがあります
- 位置関係の矛盾: 複数のオブジェクトの配置で物理的に不自然な重なりや影の矛盾が発生することがあります
- 生成の安定性: 同じプロンプトでも毎回異なる結果が生成されるため、品質の一貫性が保証できません
画像生成AIの使用の社会的・倫理的観点
画像生成AIの使用には以下のような社会的・倫理的な観点も重要です:
- フェイク画像による社会的問題: 高精度な偽画像が社会的混乱を招く可能性があります。実際に偽の爆発画像によって株価が下落した事例もあります
- 学習データの偏り: 学習データのバイアスが生成結果に反映され、性別や人種、宗教的な観点から問題となる可能性があります
- 著作権とコンプライアンス: 企業ロゴやブランドマークなど権利関係が複雑なものの生成には注意が必要です
画像生成AIの技術的基盤
画像生成AIの性能を左右する技術的基盤として:
- 潜在拡散モデル: Stable Diffusionなどで採用されている技術で、効率的な画像生成を可能にしています
- データセットの多様性: 学習に用いるデータの多様性が高いほど「モード崩壊」などの問題が起きやすくなる一方、多様な画像生成が可能になります
これらの観点を理解し適切に対応することで、画像生成AIをより効果的に活用できるようになります。
画像生成AIプロンプトの7大要素と具体例
画像生成AIで理想の画像を生成するためには、7つの重要な要素を適切に指定することが鍵となります。これらの要素を意識してプロンプトを作成することで、自分のイメージに近い画像を効率的に生成できるようになります。
1. 主題
主題は絵の中心となる対象を指します。何を描きたいのかを明確に指定することが基本です。
具体例:
- 「若い女性」
- 「黒い猫」
- 「赤いスポーツカー」
- 「雪をかぶった山」
- 「スーツを着た男性」
2. 画風/スタイル
画像の表現スタイルを決定する要素です。
具体例:
- 「写真風 (photorealistic)」
- 「水彩画 (watercolor painting)」
- 「アニメ風 (anime style)」
- 「油絵 (oil painting)」
- 「ピクセルアート (pixel art)」
3. 構図/カメラアングル
画像内での要素の配置や視点を決める重要な要素です。
具体例:
- 「正面から (front view)」
- 「俯瞰 (bird’s eye view)」
- 「ローアングル (low angle)」
- 「クローズアップ (close-up)」
- 「全身ショット (full body shot)」
4. 背景
主題を引き立てる環境設定で、全体の雰囲気に大きく影響します。
具体例:
- 「都市の夜景を背景に (city skyline at night)」
- 「森の中で (in a forest)」
- 「海辺の砂浜で (on a beach)」
- 「宇宙空間で (in outer space)」
- 「雪山の頂上で (on top of a snowy mountain)」
5. 照明/ライティング
光源の種類や方向性が画像の印象を左右します。
具体例:
- 「自然光 (natural light)」
- 「夕暮れの柔らかな光 (soft sunset lighting)」
- 「劇的な側面光 (dramatic side lighting)」
- 「キャンドルライト (candle light)」
- 「青い月明かり (blue moonlight)」
6. 色調/トーン
全体の色彩バランスや雰囲気を決定づけます。
具体例:
- 「鮮やかな色彩 (vibrant colors)」
- 「パステルカラー (pastel colors)」
- 「モノクロ (monochrome)」
- 「セピア調 (sepia tone)」
- 「寒色系 (cool color palette)」
7. 感情/雰囲気
作品全体が伝える感情や雰囲気を指定します。
具体例:
- 「穏やかな (peaceful)」
- 「神秘的な (mysterious)」
- 「活気のある (energetic)」
- 「ノスタルジックな (nostalgic)」
- 「笑顔な (smiling)」
実際のプロンプト例
これらの要素を組み合わせた具体的なプロンプト例をいくつか紹介します：
1：人物の例:
「スーツを着た笑顔の男性、フォーマル、正面から、オフィスの背景、自然光、鮮やかな色彩、さわやかな雰囲気」
2：風景の例:
「雪山、朝日、白い鳥が飛んでいる、俯瞰アングル、早朝の光、寒色系、静寂な雰囲気」
3：ファンタジーの例:
「2体のドラゴンが空中を飛んでいる、ファンタジーイラスト風、広角ショット、山岳地帯の背景、劇的な照明、鮮やかな色彩、壮大な雰囲気」
ここまでのまとめ
これらの7大要素を意識してプロンプトを作成することで、AIにより明確な指示を与え、イメージに近い画像を生成することができるとあります。ただ、今回の画像だとまだ物足りなさを感じます。
もっと多くの要素の組み合わせ方や優先順位を変えることで、様々な表現を工夫する必要があると思います。