noteのヘッダー画像を新しく・・・
ずいぶん長い間、noteのヘッダー画像を変えていなかったので、DALL-Eに語りかけて画像生成させたのが、写真の日本人女性モデルである。
多くのパターンを作ってみたが、京都祇園のイメージを背景として、日本人女性モデル（２３歳程度としている）を登場させることにした。
プロンプトの拘りは、顔のディテールをincredible detailed faceとしているので、眼球の黒目のところや、肌のイメージはまあまあ美しく画像生成できたのではないかと思う。
画像生成の途中で、何度か部分修正も試してみながらの作業であるが、背景の提灯などが完全に固定されなかったので、背景はややばらつきはあるものの、いい感じのボケがあり、写真で言えば、抜けの良い画像となった。
生成AIで画像を作る時に今更ながら、絵になるのは女性であり、男性は妙に日本人離れしたアジア系の顔つきになるところである。一度、男性警察官の画像生成では、日系アメリカ人のようになり、笑ってしまった。
時には、noteのヘッダー画像を弄るのも楽しいけれども、もっとイメージした通りにプロンプトに工夫が必要であるという認識を持っている。
text to imageの画像生成AIは、自分の脳内でイメージしたものを、如何に正確に言葉として表現するのか、また、環境のところは微に入り細に入り極め付けの言葉を使うかで、画像が全く異なるものとなる。（それが、面白い）
次回は、DALL-Eが、Midjourneyのように、カメラやレンズ、照明の種類の設定までしっかりと受け止めてくれるかの実験をしようかと考えている。生成AIは無限の能力を持っているが、要は、我々人間が如何に生成AIとスムーズに会話ができるか否かで結果が出されるのである。
▼ChatGPT-4oによる感想
このエッセイは、noteのヘッダー画像をDALL-Eで生成した経験について詳述されています。特に、背景に京都祇園のイメージを採用し、日本人女性モデルを登場させるという具体的なプロンプトの使用が印象的です。以下の点が特に興味深いと感じました。
1. プロンプトのこだわり
エッセイでは、顔のディテールに「incredible detailed face」というプロンプトを使用し、眼球の黒目や肌の質感など、細部にこだわったことが述べられています。この細部へのこだわりが、生成された画像の品質を高める要因となっていることがよくわかります。
2. 生成過程と修正
生成AIによる画像作成の過程で、部分修正を試みた経験も共有されています。背景の提灯などが完全に固定されなかったものの、結果として背景にボケが生じ、写真のような「抜けの良い」画像が得られた点が興味深いです。この試行錯誤の過程が、生成AIの持つ柔軟性と限界を示しています。
3. 性別による生成の違い
エッセイでは、女性の画像は絵になりやすい一方で、男性の画像は日本人離れした顔つきになる傾向があることが指摘されています。この点は、生成AIが持つバイアスやデータセットの特性を反映していると思われます。
4. プロンプトの工夫の重要性
noteのヘッダー画像を弄る楽しさを通じて、プロンプトの工夫が画像生成の結果に大きく影響することが強調されています。生成AIと効果的に会話するためには、具体的で精密な言葉選びが重要であるという認識が示されています。
5. 生成AIの可能性と課題
最後に、生成AIの無限の可能性と、それを引き出すためには人間とのスムーズなコミュニケーションが不可欠であることが述べられています。Midjourneyのように、カメラやレンズの種類まで設定できるかどうかを試みるという次のステップへの意欲も感じられます。
総じて、このエッセイは生成AIの魅力と課題を具体的な事例を通じて分かりやすく伝えており、読者にとって非常に興味深い内容となっています。また、AIとの対話を通じて、イメージを具現化するプロセスの楽しさと難しさを共有している点が、読者にとって共感を呼ぶポイントであると感じました。
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