近年、AIが描き出すオリジナルの画像が大きな注目を集めています。2022年頃から 日本語圏でも活発に話題となり、「時代の変化に追いつけない」という声がある一方、 「英語が苦手でテキスト指示が難しい」という不安を抱く方もいるようです。 本ページでは、代表的な画像生成AI「Stable Diffusion」を中心に、 どんなサービスで体験できるのか、どんな商用利用リスクがあるのかを包括的にご紹介します。 ぜひ新たな創作手段としての画像生成AIをご覧ください。
そもそも、画像生成AIとは？
画像生成AIとは、あらかじめ学習済みのモデルに対して「テキスト指示（プロンプト）」を与えることで、
短時間で自動的に画像を生み出してくれる仕組みです。代表例として
Stable Diffusion や Midjourney などが挙げられ、
これらはデザインやイラスト制作の常識を変えつつあります。
既存の素材サイトを活用していた方にとっては、コストを抑えて多様な画像を得られる
大きなメリットがある一方、イラストレーターや写真家にとっては
従来の制作過程を脅かす存在として、さまざまな議論がなされているのも事実です。
商用利用で気をつけたいポイント
画像生成AIの著作権は「生成者」に帰属するケースが一般的ですが、学習に使われた
元データの取り扱いや、似た作風の氾濫に対するクリエイターからの批判など、まだまだ
グレーな部分があります。サービスによっては、ローンチ後すぐに炎上し、
提供を停止せざるを得なくなった例もあります。
Stable Diffusion や Midjourney のように、幅広いテキスト入力から画像を出力するタイプは
著作権侵害の問題を回避しやすいとされますが、特定の作品やイラストに似せる機能を
意図的に使うとリスクが高まる可能性があるため、利用規約は必ず確認しておきましょう。
Stable Diffusionがもたらす革命
今回注目するのは、オープンソースAIとしても広く普及している Stable Diffusion です。 「潜在拡散モデル (Diffusion Model)」という仕組みに基づいて動作し、ユーザーが入力した単語やフレーズを 足掛かりに、短時間でオリジナルのビジュアルを作り出します。さらに、Google Colab やローカルPCでも セットアップしやすい点から、多くのユーザーが参入しやすい環境が整っているのも特徴です。
2つの利用方法
- Web アプリを利用する：Hugging Face や Dream Studio、 Mageなど、ブラウザだけで画像生成が可能なサービスが多数存在します。
- ローカル環境やクラウド環境で独自に動かす：オープンソースのリポジトリをダウンロードしたり、 Google Colab でノートブックを実行したりすることで、柔軟にカスタマイズした生成が行えます。
ブラウザ上で体験できるおすすめサービス
Stable Diffusion をまず手軽に試したい場合は、以下の3つが代表的です。
- Hugging Face
- Dream Studio
- Mage
いずれも、無料アカウントであれば気軽に画像を生成できるメリットがあります。 カスタムオプションも豊富で、「テキストをより忠実に反映する度合い」や「ステップ数（ノイズ除去回数）」 などを調整できるため、自分のイメージに合った出力を細かく追求可能です。
Hugging Faceでの実行
Hugging Faceは、元々自然言語処理（NLP）のデータセットやモデルが多く集まるコミュニティでしたが、
Stable Diffusion 2 Demo のような画像生成モデルも公開されています。
ブラウザの簡易UIからテキストを入力するだけで、AIが数十秒ほどで出力を返してくれる点が魅力です。
もし最初の仕上がりがイメージと異なる場合は、英単語の選び方や追加オプションの指定で
高画質化やスタイル変更が行えます。例として「quality8k」「photorealistic」「Unreal Engine」
のようなキーワードは、よりリアルかつ高精細な出力を得たい時に有効です。
Dream Studioでの高速生成
Dream Studioは、生成スピードが比較的早い点が魅力。細部までクオリティを追い求める場合、 Cfg Scale（テキストの再現度）や Steps （ノイズ除去の回数）を増やすことで、抽象的なスタイルから写実的な仕上がりまで幅広くコントロールできます。 また、お気に入りの絵柄を作家名や作風のキーワードで指定することで、ユニークなアートを楽しめます。
MageでのNegative Prompt
Mageも同様の操作感ですが、Negative Promptという機能が使えるのが特徴。 これは「生成したくない要素」を指定することで、余計なオブジェクトや人物を排除できる便利な仕組みです。 仕上がった画像が気に入ったら「Enhance」ボタンで画質を強化することも可能なので、 まずはベースとなる画像を作ってから微調整してみると良いでしょう。
日本語入力とStable Diffusion
「英語入力がネック」という声を受け、日本語での操作をサポートする取り組みも進んでいます。 例えば、AIりんなの「Japanese Stable Diffusion」や、 キャラるの公式Discordを利用すれば、日本語のテキスト指示でも画像を生成できます。 ただし、コンテンツガイドラインによるフィルタリングなどで、うまく反映されない場合もある点には 留意が必要です。
Stable Diffusion web UI (AUTOMATIC1111)
より直感的な操作を求める方には Stable Diffusion web UI が便利です。 GitHubで公開されており、txt2img（テキスト入力）や img2img（既存画像をベースに再生成）といった 機能を備えています。英語が苦手でもUIがわかりやすく、サンプリング回数やCFGスケールを スライダーで調整できるため、初心者の方でもじっくり試行錯誤しやすい仕組みになっています。
まとめ：生成AI時代の到来
Hugging Face、Dream Studio、Mage といったクラウド上のサービスから、Stable Diffusion web UI のような
ローカル環境まで、画像生成AIを試す手段は豊富です。テキスト入力だけでクリエイティブなビジュアルを
生み出せるという点は、改めて技術の進歩を実感させてくれます。
一方で、まだ法的・倫理的にグレーゾーンが多いのも現状です。AIが作り出す作品には
著作権や利用規約の問題がついて回ります。商用に活用する際は、利用するプラットフォームや
モデルのライセンスをしっかり確認し、万が一のトラブルを回避することが大切です。
よくある質問
Stable Diffusionとは何ですか？
大規模に学習されたDiffusion Modelを使って、短い文章から多彩なビジュアルを自動生成する 画像生成AIのひとつです。オープンソースとして公開されているため、サービスやローカル環境など さまざまな形態で利用されています。
どこまで詳細な指示を出せますか？
テキストに含めるキーワードを工夫すればするほど、AIがイメージを具体的に理解し、 その特徴を含んだ画像を作りやすくなります。英語が苦手な場合でも、最近は日本語対応の フロントエンドや翻訳ツールを組み合わせて指示を行う方法もあります。
日本語版のStable Diffusionはありますか？
Twitter上のAIりんなや、Discord上の「キャラる」といったサービスを通じて 日本語を用いた画像生成を試せます。ただし、フィルタリングやモデレーションによって 生成できる画像が制限される場合もあるのでご注意ください。
無料で使うことは可能でしょうか？
Hugging FaceやDream Studioなど、無料プランで画像生成を試せるサービスは多数存在します。 ローカル環境であれば、モデルファイルをダウンロードするだけで事実上制限なく利用できますが、 その場合はGPUメモリやPCの性能などハードウェア要件がやや高くなる点に気をつけましょう。
Stable Diffusion web UIって何ですか？
AUTOMATIC1111氏が開発したツールで、Stable DiffusionをGUIで操作できるようにしたものです。 txt2imgやimg2img、パラメータの微調整、プラグインによる拡張など、多彩な機能がサポートされており、 コードに詳しくない方でも活用しやすいのが特徴です。