画像生成AIはアートのあり方を変えてしまうのか?

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ベクトル量子化(VQ)を用いたVAEである「VQ-VAE」を、敵対的生成ネットワーク(GAN)に発展させた新しい画像生成モデルが「VQGAN」です。このVQGANと、テキストと画像という異なるデータを結びつけるニューラルネットワークの「CLIP」を組み合わせることで、「入力したテキストから画像を生成するモデル」をライアン・モールトンさんが作成しています。

モートンさんは「モデルを用いていろいろな出力を行った後に感じたのは恐怖でした。出力される画像は『良すぎる』というわけではありません。これまでに登場してきた同様の画像生成モデルで出力した画像と比べても、『最も印象的なもの』というわけではありません。これはつまり、最適化プロセスを経ればより高品質な出力が可能となるということです。私の作成したモデルには『空間における一貫性の欠如』と『人の顔を出力できない』という欠点があります。しかし、これらの欠点を除けば、出力した画像はほとんどのカジュアルなアート閲覧者をだますのに十分なクオリティを持っていると言えるでしょう」と語り、AIモデルを用いた画像生成全般のレベルが向上し過ぎていると警鐘を鳴らしています。

実際、今回モートンさんが作成したVQGANとCLIPを用いたモデルとは別のツールで、同じように自動生成した画像が以下のもの。今回モートンさんが自動生成した画像は「図書館」という場所をベースにしていましたが、以下の画像は図書館とは全く関係のないものです。モートンさんが言う通り、VQGANとCLIPを合わせたモデルでなくとも、素晴らしいクオリティの画像を生成できることがよくわかります。 これらを踏まえ、モートンさんは「私が感じているのは、AIがチェスと囲碁をプレイするために行ってきた試行錯誤を、アートや音楽といった分野にも広げる可能性があるということです」と語り、囲碁の世界チャンピオンを下した囲碁AIの「

 

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