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グーグル、高クオリティかつ高速なテキスト画像生成モデル「Muse」を発表

2023年01月05日 15時00分更新

文● 田口和裕

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 グーグルは1月2日、従来のモデルよりも大幅に効率的でありながら、最先端の画像生成性能をもつテキスト画像AI生成モデル「Muse」を発表した。

Museで生成された画像

競合モデルと同クオリティかつ超高速化

 近年「Stable Diffusion」やOpenAIの「DALL-E 2」など、テキストから画像を生成するAIは驚くべき進化を見せている。グーグルもすでに「Imagen」と「Parti」という画像生成AIを発表しているが、「Muse」はそのどれとも異なる新しいモデルだ。

 実際、1画像(512×512)あたりの生成時間はMuseが1.3秒となり、Stable Diffusion 1.4の3.7秒を明らかに上回っている。

モデル概念図

高速化の理由としては、ImagenやDALL-E 2などの拡散(diffusion)モデルと違い、量子化された画像トークン(学習用画像のセット)を使用することでサンプリングの反復回数を減らしていることと、Partiなどの自己回帰(autoregressive)モデルにはない並列デコードで効率を高めているためとしている。

テキストだけで複数の物体をコントロール

テキスト「A croissant next to a latte with a flower latte art」

 また、1から画像を生成するのではなく、あらかじめ用意した画像を編集することもできる。上記作例では「皿に置かれたケーキとカップに入ったカフェオレ」の写真を元画像として用意し、そこに「花のラテアートが描かれたカフェラテの隣にあるクロワッサン(A croissant next to a latte with a flower latte art.)」というテキストを入力することで、皿やカップはそのままにクロワッサンと花のラテアートの部分だけが編集されている。

マスクを使えば修正も書き足しも自由自在

 さらに画像中の一部の要素だけを指定する「マスク」機能を使えば、マスク内だけを修正(Inpainting)したり、逆にマスク内はそのままに外側だけを書き足す(Outpainting)ことができる。

テキスト「Hot air balloons」

 修正の例。上記の画像ではマットで指定された部分のお城がカットされ、代わりにテキストで指定された熱気球(Hot air balloons)が現れた。

テキスト「Beautiful fall foliage; the gazebo is on a lake」

 書き足しの例。上記の画像ではマットで指定された建物はそのままに、周囲の背景がテキスト(Beautiful fall foliage)の指定通りに変更された。

今年は画像AIの実装が続くか?

 現状グーグルはAIのデータセットにバイアスがかかる危険があるとして、一部(Imagenのみ米国限定でベータ版が利用可能)をのぞいて画像生成AIを公開していない。

「Image Creator」

 一方、OpenAIに10億ドル出資しているマイクロソフトは、昨年10月に検索エンジン「Bing」に画像生成AI、DALL−E2を「Image Creator」としてすでに実装(日本では利用不可)しており、一部報道では「ChatGPT」を使った検索の強化も予定されているという。

 もちろんAppleやAmazonといったライバル達もAI関連技術への莫大な投資を続けている。去年大きな注目を浴びた画像生成AI技術だが、このぶんだと今年はさらなる革命的な進化と実際のサービスへの実装例を多く見ることができそうだ。

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