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画像生成

2026年6月2日

画像生成

今日の要点

3D画像生成AIが2D画像生成とは違う創作プロセスとして注目され、ゲーム開発者がキャラクターコンセプト作成にAI画像生成を活用する事例が増加。CUDA(NVIDIA製GPU処理技術)以外のハードウェアでのAI画像生成の対応状況は限定的で、開発者は代替技術の導入に苦戦している。

主要ニュース

  1. 1

    3D画像生成AIが2Dとは異なる創作工程として再評価される

    Reddit上で開発者が、3D画像生成AIは単独の最終成果物ではなく、より長い創作プロセスの始まりであると指摘した。Figmaでアイデアを整理し、Tripo AIで3Dモデルの下書きを作成、Blenderで配置・調整する一連の工程として活用されている。

    ゲーム開発や映像制作において、3D画像生成AIがアイデア実現の起点として利用され、制作効率が向上する可能性がある。

  2. 2

    ゲーム開発者がAI画像生成でキャラクターコンセプト制作を効率化

    Unreal Engine 5でゲーム開発中のエンジニアが、頭の中のキャラクターアイデアをAI画像生成で具体化し、3Dアーティストに引き継ぐワークフローを構築している。1つのプロンプトから10-20枚の画像を生成し、気に入ったものを更に詳細化する手法を採用。

    美術スキルがない開発者でも、AIを使ってゲームや映像作品のキャラクターデザインを効率的に進められるようになる。

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    CUDA以外のハードウェアでのAI画像生成、対応状況は限定的

    RedditでAMDのMI50グラフィックカードなど、CUDA(NVIDIA独自技術)以外でのAI画像生成について議論が活発化。ComfyUI(画像生成ツール)が代替ハードウェア対応を進めているが、安定性に課題があることが判明。

    NVIDIA以外のグラフィックカードを使うユーザーは、AI画像生成の選択肢が限られ、導入コストが高くなる可能性がある。

  4. 4

    G7がオープンソースAIの共通定義で合意

    主要7カ国(G7)が、オープンソースAI(誰でも無料で使える形で公開されたAI)とオープンウェイトAI(学習済みデータが公開されたAI)の共通言語について合意に達した。

    世界的にAI技術の透明性基準が統一され、企業や個人がAIツールを選択する際の判断基準が明確になる。

今後の注目点

各国政府がオープンソースAIの規制枠組みを具体化する動きと、NVIDIA以外のハードウェアメーカーによるAI画像生成対応の進展に注目。特にAMDやIntelの対応状況が、AI画像生成の普及コストに直接影響する。

情報ソース

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