【画像生成AIツール】主要ツールの特徴と活用方法を振り返る！

こんにちは！AI-Bridge Labのせいやです😊

画像生成AIも新しいツールのリリースや既存モデルのアップデートが頻繁に行われています。

技術の進化により、画像・動画・テキストの制作が飛躍的に向上しました。
今回は比較的認知度の高いStable Diffusion、Midjourney、Recraft、Flora、Klingについて強みや特徴的な機能を詳しく解説します。

また、過去にAI Bridge Labで取り上げた記事へのリンクも併せて載せていますので、実際の活用事例や具体的な使い方を深掘りしたい方は、そちらもご覧ください！

画像生成プロセス

1. データ収集と学習：AIは大量の画像データとそれに関連するテキスト情報を学習します。この学習プロセスで、GAN（生成器と識別器）を使用することでAIが画像の特徴やパターンを認識できるようになります。

2. テキスト入力：ユーザーが生成したい画像についての具体的な指示（プロンプト）をテキストで入力します。この指示はできるだけ具体的であるほど指示に近い結果が得られます。

3. 特徴ベクトルへの変換：入力されたテキストは、テキストエンコーダ（情報を別の形に変換する仕組み）によって数値の配列に変換されます。このベクトルが後の画像生成プロセスに使用されます。

4. 画像生成：変換されたベクトルが画像生成器に入力され、新しい画像が生成されます。この際、AIは学習したデータから得た知識を基にして、リアルまたは創造的な画像を作成します。

共通点

・Text to image：テキストプロンプト（例:「夕日を背景にした猫」）を入力し、その内容に基づいて画像を生成。
・Image to Image：既存の画像を入力し、テキスト指示で修正や再解釈を加える（例: スケッチを彩色、風景画をリアル写真風に変換
・画像サイズ・解像度の選択：生成時の解像度（例: 512×512、1024×1024）やアスペクト比（16:9、1:1など）を指定可能。
・スタイルの適用：「油絵風」「アニメ調」「3Dレンダリング」など、特定の芸術スタイルや技法をプロンプトで指示。

代表的な画像生成AI

1.Stable Diffusion

概要
・開発元：Stability AI（イギリス）
・モデル：Stable Diffusion 3

強み
1.高品質な画像生成：人物や風景などのリアルな描写が得意。
2.比較的リソース効率が高い：高性能GPUが必須ではなく、ある程度のGPUリソースでも動作可能。

特徴的な機能
・ローカル対応：クラウド環境で使用するツールが多い中でStable Diffusionは自分のPC上でオフラインでも操作可能

過去記事参照

Stable Diffusionの詳しい情報についてはこちら🔽

Stable Diffusion3 Mediumをローカル環境で動かす方法についてはこちら🔽

2.Midjourney

概要
・開発元：Midjourney, Inc.（アメリカ）
・モデル：Midjourney v6.1

強み
1.芸術性・美的センスの高さ：フォトリアルな画像だけでなく、イラストや抽象表現、ファンタジー要素の強い表現も得意。
2.作品の共有：画像検索機能がついていて、検索した内容に近い画像（他のクリエイターが作成したもの）を確認してアイデアを共有することができる。

特徴的な機能
・エディター機能：イラストの一部を修正したり、サイズを変更したりすることが可能。
・Moodboards機能：ユーザーは自分の好みや特定のプロジェクトに合わせてAIモデルをカスタマイズできて、ブランドイメージの統一や特定のアートスタイルの再現が簡単になった。

過去記事参照

Niji用 Personalizationの機能についてはこちら🔽

3.Recraft

概要
・開発元：Recraft社（イギリス）
・モデル：Recraft V3

強み
1.無限に広がるキャンバスUI：自由度の高いキャンバス上に色々なサイズの
画像を生成できる。
2.ベクター画像生成： 他の画像生成AIツールには珍しいベクター（拡大・縮小しても劣化しない）画像を出力できてSVGなどの形式で出力可能。

特徴的な機能
・多用途性：アイコン画像、イラスト、3D画像など幅広いスタイルの生成方法を選択することができる。
・充実した編集機能：モックアップ生成・背景削除などワンストップでデザインフローを効率化。

過去記事参照

Recraftについての詳しい解説はこちら🔽

4.Flora

概要
開発元：不明（公式情報が少ない）
モデル：Flora 3.0

強み
1.高い自由度と多機能性：画像・動画の生成、モーフィングなどの統合的な機能を提供。
2.直感的な操作性：ノードベースのUIを採用しているとされ、初心者でも扱いやすい。

特徴的な機能
・ノードベースのシステム：画像や動画をつなげて作品を作る独自のワークフロー。
・複数の静止画から動画生成：モーフィングなどを利用し、複数の画像を組み合わせて1つの動画を作成することができる。

過去記事参照

Floraについての詳しい解説はこちら🔽

5.Kling AI

概要
・開発元：中国の快手（Kuaishou）
・モデル：Kling 1.0、Kling 1.5

強み
1.画質の向上：KOLORS 1.5では照明や構図が改善され、特に肖像画の美観が向上。細部の忠実度や色調コントラストも強化され、Stable Diffusion 3.5やDALL-E 3を凌ぐ性能を発揮。
2.多言語対応：日本語・英語・中国語のプロンプトに対応し、中国語では漢字の直接レンダリングも可能。

特徴的な機能
・複数画像同時生成：従来のモデルの場合、一度に4枚前後までの画像生成が可能だが、KOLORSは最大9枚まで生成可能。
・バーチャル着せ替え機能：ユーザーは自身の画像をアップロードして、選択した衣服をリアルタイムで試着することができます。

過去記事参照

Klingの新モデル「KOLORS1.5」 についてはこちら🔽

その他、画像生成AIの比較サイト

Flux1.0、SD3、ImageFX Imagen3、他ツールの画像精度比較についてはこちら🔽

最後に

画像生成AIを比べると、「アップスケーリング」「解像度の変更」「画像スタイルの変更」「日本語対応モデル」など、それぞれのモデルで使用が異なる部分があるので、用途に合わせてベストなツールを選ぶのが大事なポイントです。

たくさんのAIツールが登場する中で、情報がごちゃごちゃしてしまった…という方は、ぜひこの記事で整理してみてください。

今後もテーマごとに過去記事を振り返りつつ、新しい話題や皆さんの興味に合わせた内容をどんどん追加していくので、ぜひチェックをお忘れなく！

AI-Bridge Labについて

AI-Bridge Labでは、今後も生成AIの活用事例について、継続的に情報を発信していきます。
最新のAI技術とその活用方法について、ぜひ一緒に学んでいきましょう！

メール：ai_business@doerstokyo.jp

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