画像生成

主要ニュース

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   現場安全を支える視覚AI

   建設現場の安全対策として視覚AIが普及しつつある。カメラやドローンの映像をリアルタイム解析し、作業員と機械の接触リスクを監視する。 ロボット搭載センサーは局所しか把握できないが、視覚AIは現場全体を把握。米国では年間100人以上が被災する挟まれ事故などの防止に有効だ。

   次の段階は、データを横断的に分析して行動を提案するエージェント型AIの統合。クラウドに頼らない低遅延処理も求められる。

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   ChatGPT Images 2.5発表

   OpenAIが新画像生成モデルChatGPT Images 2.5を発表した。解像度が向上し、レイテンシーはImages 2.0比で最大50%短縮した。 ChatGPT内に描いた下書きを画像化するSketch機能やテンプレートを新設し、Photoshop的な画像編集手法を採用。参照写真から人物を認識する能力も高めた。

   API向けにGPT‑Image‑2.5 FlareとSunburstの2モデルを投入し、Sunburstは高精細な画像編集向けに開発された。

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   指宿マラソン事務局がポスターAI使用認めクレジット訂正

   鹿児島県指宿市の指宿マラソン事務局は9月8日、ポスターに生成AIを使用したと認めた。Xで菜の花がAI生成のようだと批判を受けていた。 公式サイトは当初「イラストレーター」による作品と表記していたが、事務局は「グラフィックデザイナー」が制作したと訂正し、説明が不適切だったと認めた。

   事務局は菜の花の見た目が実物と異なる点を謝罪し、制作・校正時の確認不足を挙げた。今後、同様のAI使用開示がイベントポスターで標準化されるかが焦点。

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   Premiere刷新、タイムラインで直接生成

   AdobeがPremiereにGenerative Mediaを導入。空きギャップを選択するだけで、文脈に応じた編集可能なクリップをタイムライン上で生成できる。 これまで編集者はBロールや音声を探すためにブラウザや外部アプリを行き来する必要があったが、Adobe FireflyやGoogle Veoなど複数のAIモデルがタイムライン上で利用可能になった。

   このツールの効果は編集ワークフローへの統合の巧拙にかかる。AI音声ツールとAfter Effects向けAIアシスタントはベータ版。

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   AI食品広告に批判、店側は「一時的」

   レストランが実物の料理を撮影する代わりに生成AIで食品広告を作る事例がニューヨークやサンフランシスコで出ており、ネットで批判が殺到。Xの投稿は280万回表示、Redditの「集合体恐怖のブリトー」投稿は670超の賛同を集めた。 プロ並みの食品広告が専門カメラマンなしで作れるようになり、小規模店の手間と費用を削減できる。一方でAIは実在しない料理を描写可能で、広告がいつ欺瞞的になるかが問題に。ハーバード大教授レベッカ・タシュネット氏や広告弁護士リビー・オニール氏は、画像が商品の具体的な主張を含むかどうかが焦点だと指摘する。国内の飲食店が広告用画像を生成AIで制作した場合、消費者からの批判に直面する可能性がある。

   完璧な偽物より不完全な実写を受け入れるかどうかが消費者の試金石となり、規制当局や裁判所がAI食品画像の線引きを明確にするかが焦点。1965年の連邦最高裁判決（FTC対コルゲート・パルモリーブ）は問題が新しいものでないことを示すが、AIの写実的な偽造能力が境界をさらに押し広げる可能性がある。

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   AI生成の料理画像が不味く見える理由

   レストランやカフェ、ブランドがAIで料理画像を生成するケースが増えているが、結果は「スロップ」と呼ばれる出来になることも——例えばドーナツ型のエビ、ミミズのような麺、コンクリートを思わせるアイスクリームなどだ。 拡散モデル（ノイズを段階的に除去して画像を生成する）は、まず大まかな構造を復元し、その後で細部を追加する。この過程で初期段階に基本形状が損なわれる可能性がある。また、こうしたモデルは「世界についての正しい知識を持たずに見た目を再現する」ため、サンドイッチやブリトーが実際に何なのかを理解していない。国内で料理画像を扱う飲食店やブランドは、AI生成画像の品質低下に直面する可能性がある。

   AI生成料理画像の成否は、モデルが「細く、連続し、末端を持つ構造」をどう扱うかにかかっている。麺類や巻きひげ状の食品で品質劣化が顕著になるため、飲食店やブランドがこうしたメニュー画像を採用する際に「スパゲッティ状のアーティファクト」が生じるリスクが焦点となる。