【AI】「画像AIに絵を描いてもらうためのテキストを作るAI」が公開　どのような文章を入力したらいいのか分からないとの声を受け開発 [エリオット★]

　テクノロジースタートアップのデジタルレシピは、「画像生成AIに絵を描いてもらうためのテキスト作成支援AI」を公開しました。無料で利用できます。

https://image.itmedia.co.jp/nl/articles/2208/25/l_masuda_220825gene01.jpg
□AI 画像生成ツール用にテキストを生成 ジェネレーター
https://ai-copywriter.jp/free/136

　ユーザーが入力したテキストをもとに画像を生成するとして話題の「画像生成AI」ですが、デジタルレシピは「どのような文章を入力したらいいのか分からない」というSNSでの声が多かったことからジェネレーターを開発したとのこと。

　テキストボックスに日本語で文章を入力（推奨は全角500文字以上）、絵のスタイルを指定しボタンを押すと画像生成AIに読み込ませるためのテキストが生成されます。

https://image.itmedia.co.jp/nl/articles/2208/25/l_masuda_220825gene02.jpg
「AI画像生成ツール用にテキストを生成ジェネレーター」を使って筆者が「Midjourney」で生成。テキストは日本語で「2人の少年が、草原でサッカーボールを蹴って遊んでいます。空は晴れていて気持ちよさそうな天気です。よく見ると、空にはUFOが浮かんでいます」。絵のスタイルは写真を指定
https://image.itmedia.co.jp/nl/articles/2208/25/l_masuda_220825gene03.jpg
日本語テキストをそのまま「DeepL」で翻訳し「Midjourney」で生成。（Two boys are playing in a meadow, kicking a soccer ball. The sky is clear and the weather looks pleasant. If you look closely, you can see a UFO floating in the sky.）

2022年08月25日 13時35分 公開
ねとらぼ
https://nlab.itmedia.co.jp/nl/articles/2208/25/news126.html

冨樫の落書きネームから丁寧な絵に変換

じょうじとか書いたらゴキの絵が

「安倍　統一教会」で何ができるか見てみたい

本当にこんなので良い画像作れるのか？
https://i.imgur.com/wn23lJv.jpg
https://i.imgur.com/KEZbQ0r.jpg

短めの言葉だと勝手に膨らませてくれるんだな

これを繰り返していけば全てAIで事足りるようになるな

人間要らんな

AI「同じフレーズでも５W1Hで千差万別なんですよ

日本人英語苦手過ぎ

画像AIに絵を描いてもらうためのテキストを作るAIに入力するテキストを考えてくれるAIが必要

さあ、お前ら人間は
パックの刺身にタンポポを乗せる作業に戻るんだ

https://i.imgur.com/DF9Mfp0.jpg

話題のStable Diffusionで思ったように出せないと結構試行錯誤してたんだが、もっと説明文に近い指示が必要なのか
こう言うノウハウが広まるのは良いね

R2D2とC3POみたいな？

人間がどんどん馬鹿になってる…

それはセットにしろよ

>>16
記述が英語なので苦戦してる日本人が多いから、こんなもんが出て来たって話や

aiに多少噛んでいるけど、初期データの流し込み、パラ調整がワケワカメ

スリーサイズ指定してM字開脚おっぱい
でいいんだろ？

あとは出力された絵にたいしてコメントをつけるAIをつくれば完成だな（何が）

でけた
https://i.imgur.com/FxBMSYF.png

質問形式にして周りに物や人はありますか？
とかどんな背景ですか？とか
理想に近いポーズを、選んでくださいもか

正直deepl の画像のほうが正確な気がするけど。

　
2012年、史上初めてグーグルAIが「教師なし学習」で描いた猫
livedoor.blogimg.jp/ikeda_nobuo/imgs/8/5/857269f4-s.png

従来のニューラルネットによるAIでは「人間の知能は論理だからコンピュータの論理回路で絵も書ける」と考えられていたが挫折した。

たとえば「猫に餌を与える」という動作をロボットにやらせるには、
最初に「猫とは何か？」「餌とは何か？」「口とは何か？」「餌をどうやって口に入れるのか？」といった具合に、主体と動素についてフレームを設定しなければならない。
これはカントの認識論に似ていて、
「物自体」は認識できずまずはカテゴリー（フレーム）から認識する必要があるからだった。
例えば、氷河と雪の国のエスキモーに「雪」という言葉がないのは、雪といえ概念がないから。

画像や音声の認証技術にしても、
人間が与える「教師」がいてそれに基づく学習だから顔認証や指紋認証はできるが、
何も教えないで「『猫』というフレームそのもの」を創造することはできなかった。

ところが2012年に、初めてグーグルAIが「猫フレーム」を創造、教師なし学習で猫を描くことに成功した！

無作為に抽出した何千万ものYouTubeの猫の動画（そこには様々な物体が映り込んでいる）から、AIが人間からは何も教えられないで猫の動画を認識できるようになり、猫のイメージを描いてみせた。

しかし猫のフレームを創造するのに、1,000台のサーバで1万6,000のプロセッサーをつなぎ3日間かかった。
「猫」だけでなく「餌とは？」「口とは？」「餌を口に入れるとは？」まで描くとなるとどのぐらいの日数を要するのか？
人間の子供なら瞬時にできる処理に膨大なコストがかかるということは、
人間の知能がノイマン型コンピュータとは全く異質であることも改めてクローズアップしている。
目的なしにいくら「ビッグデータ」を集めても、コンピュータが目的をつくることはできないので、「自分で考える機械」という意味での人工知能は不可能だからだ。
レコードをいくら進化させてもCDは生まれないのと同様、ノイマン型コンピュータをどんなに進化させても人工知能は人間の脳には追いつかないのか？