何が起きたか
TOPPANホールディングスと慶應義塾大学は2月1日から7月31日まで量子コンピュータと生成AIの実証実験を実施し、10qubitで16×16ピクセルのコア画像を生成、AI処理後に256×256ピクセルのカラー画像を出力した。
なぜ重要か
シミュレーションでは量子回路を縮小して計算ステップを約6分の1に減らしつつ、識別精度を16%から78%に高め、1万件では従来の54.3%に対し78.3%の精度に達した。
注目点
TOPPANは慶應大と研究開発を続け、3Dや4Dを含むコンテンツ制作への応用拡大を目指すとしている。
誰に効くか漫画・アニメの制作チームは、計算時間を抑えたAI支援ワークフローを将来得られる可能性がある。ただし今回の取り組みはまだ実証実験の段階で、残る課題は量子ハードウェアが画像精度と生成時間で従来のコンピュータAIを上回れるかどうかだ。
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実証実験では生成手法としてフローマッチングを採用した。フローマッチングは、現在の画像生成AIの主流である拡散モデルより少ないステップで画像を生成する手法だ。拡散モデルはノイズを少しずつ繰り返し除去するため計算ステップが多く、画像生成に時間がかかる。
ハイブリッドモデルでは、慶應義塾大学が量子回路上にフローマッチングを実装してキャラクター構造などのコア画像を生成し、TOPPANがAIによる背景生成、彩色、高解像度化を担った。実際の10qubit量子コンピュータで検証したところ、髪型と表情を指定した16×16ピクセルのコア画像が得られ、AI処理後に実用十分な256×256ピクセルのカラー画像を出力できることを確認した。
シミュレーション検証では、量子回路を縮小して演算回数を従来の約6分の1に減らしつつ、識別精度を16%から78%に高めた。1万件の小規模学習サンプルで78.3%の精度は従来のコンピュータAIの54.3%を上回り、局所解を避ける利点が示唆された。残る課題は、量子ハードウェアが画像生成の精度と生成時間で従来のコンピュータAIに対する優位性を示せるかだとしている。
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