初心者のAI画像生成に関する用語一覧
はじめに
AI画像生成を始めるにあたって、基本的な用語を理解することが重要です。本記事では、初心者の方が知っておくべきAI画像生成に関する用語を分かりやすく解説します。
用語一覧
プロンプト（Prompt）
AIに対して生成する画像の指示を与えるためのテキストや文章。
例：「夕日の中で飛ぶ鳥」など。
生成的敵対ネットワーク（GAN, Generative Adversarial Network）
画像生成に使われるAIの一種で、生成モデルと識別モデルが競い合いながら高品質な画像を生成します。
ディープラーニング（Deep Learning）
AIが膨大なデータを学習し、画像やテキストを生成するための技術。
スタイル転送（Style Transfer）
既存の画像や絵画のスタイルを別の画像に適用する技術。
例：写真をゴッホ風の絵画に変換。
トークン（Token）
プロンプト内の単語やフレーズを分解したAIが認識する最小単位。
解像度（Resolution）
生成される画像の細かさを示す指標。高解像度ほど細部がはっきりします。
サンプル（Sample）
AIが生成する画像の候補。
例：1つのプロンプトから複数のサンプルが生成されることがあります。
フィードバック（Feedback）
生成結果に対して行う評価や修正の指示。
データセット（Dataset）
AIが学習するために使用される画像やテキストの集合。
ノイズ（Noise）
GANなどの生成モデルが初期段階で使用するランダムなデータ。これを元に画像を生成します。
レンダリング（Rendering）
プロンプトやパラメータに基づいて画像を生成するプロセス。
アップスケーリング（Upscaling）
低解像度の画像を高解像度に変換する技術。
トレーニング（Training）
AIがデータセットを基に学習して能力を向上させるプロセス。
モデル（Model）
AIが学習したパターンやルールの集合。
例：特定のスタイルに特化した画像生成モデル。
インファレンス（Inference）
トレーニングされたモデルを使って実際に画像を生成するプロセス。
リアルタイム生成（Real-Time Generation）
リアルタイムでAIが画像を生成する技術。
エラー（Error）
プロンプトや技術的な理由で生成結果が期待と異なる場合。
カスタムモデル（Custom Model）
特定の用途やスタイルに合わせて調整されたAIモデル。
制約（Constraint）
生成される画像のスタイルや内容に影響を与えるパラメータ。
API（Application Programming Interface）
外部ソフトウェアとAIを連携させるためのインターフェース。
おわりに
これらの用語を理解することで、AI画像生成の仕組みや設定がより身近に感じられるはずです。初心者の方は少しずつ用語を覚えながら、実際に画像生成を試してみることをお勧めします。