将来的には、GitHubのような形で、AIによるイラストの編集工程がクラウド化するかもしれません。

イラスト生成AIがもっと進化する

一から作品を形作るのは初心者にとってはかなり難しいことです。しかし、どこを色塗りするかや、どこに影をつけるかなどの明確な工程があれば容易に制作できるはずです。

絵やモデルを作成する場合、複数の工程に沿って作成すると簡単ですが、既に描いた部分を変更するためには、困難な作業を必要とする場合があります。

機械学習を用いて絵を作成するための既存のアプローチでは、下書きから画像を生成することはできますが、編集作業を柔軟に行えるシステムはありません。

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さまざまな工程での画像編集や下書きからの作品生成における課題において、実際にどのような研究が行われているのでしょうか。カリフォルニア大学のHung-Yu Tsengらの発表を紹介します。

研究者らは、GANを用いることによって、工程の推論と作品生成のモデルを構築しました。

ちなみに、このGANというのは、画像生成を行う機械学習モデルです。
GANには2つの対立するモデルがあり、それぞれ生成器（Generator）と識別器（Discriminator）と呼ばれています。生成器は名前どおり画像を生成するモデルです。一方、識別器はその画像が生成器によって作られたものかどうかを判別します。

▼論文情報

著者：Hung-Yu Tseng, Matthew Fisher, Jingwan Lu, Yijun Li, Vladimir Kim, Ming-Hsuan Yang
タイトル：”Modeling Artistic Workflows for Image Generation and Editing”
arxiv
URL：DOI

工程の一部だけでも編集可能に

まずはHung-Yu Tsengらの研究におけるミッション・手法・結果をまとめました。