ae-15. 人工知能による合成の演習

15. 人工知能による合成の演習 （ディープラーニング，Python を使用） （全１５回） https://www.kkaneko.jp/cc/ae/index.html 金子邦彦 1

• https://www.kkaneko.jp/cc/ae/index.html

アウトライン 番号 15-1 15-2 15-3 15-4 項目 復習 人工知能による画像の合成 Stable Diffusion 人工知能の対話システム ChatGPT 人工知能による社会の変化 Stable Diffusion の演習 各自、資料を読み返したり、課題に取り組んだりも行う 2

人工知能による合成の例 実在しない人間の顔画像を生成 Web ブラウザで動く 実在 フェイク Web ブラウザで動く https://www.whichfaceisreal.com/ 3

• https://www.whichfaceisreal.com/

人工知能による合成 低解像度の画像を，高解像度の画像に変換 研究成果，プログラムのソースコードはオンラインで公開されている http://pulse.cs.duke.edu/ 文献 Menon, Sachit and Damian, Alex and Hu, McCourt and Ravi, Nikhil and Rudin, Cynthia, PULSE: Self-Supervised Photo Upsampling via Latent Space Exploration of Generative Models, The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2020. 4

• http://pulse.cs.duke.edu/

人工知能による合成の例 翻訳を行うオンラインサービス Web ブラウザで動く DeepL の URL: https://www.deepl.com/ja/translator 5

アニメ風キャラクタ画像の合成（オンラインのデ モ） Waifu Labs • オンラインのサイト https://waifulabs.com/ 「START NOW!」をクリック 選択画面 選択画面 選択画面 生成された 画像 6

• https://waifulabs.com/

ここまでのまとめ 人工知能による合成のバリエーション • 本物そっくりのフェイクを無数に生成 • 元の素材を変換，翻訳 • 人間の指示をもとに生成 7

• 人工知能は，学習により，いかに合成できる能力 を獲得するか？ 8

Discriminator • 画像の分類 本物か？ フェイクか？ • ディープラーニングを使用 画像 Discriminator 本物か？ フェイクか？ （画像分類） 9

Generator • 乱数を種として画像を生成 • ディープラーニングのオートエンコーダを使用 乱数 Generator 画像 10

Generator の学習（Discriminator を使用） • 訓練データ 生成した画像，本物かフェイクかの判別結果 • 訓練により，本物画像の精製能力が向上 乱数 Generator 画像 画像 Discriminator 本物か フェイク か 本物 フェイク 11

Discriminator の学習（Generator を使用） • Generator により，「フェイク」の画像を生成． Discriminator の学習に使用 Discriminator 乱数 Generator 本物か フェイク か 画像 画像 フェイク 12

まとめ • Generator: 学習により，本物と見分けがつかない 画像を生成する能力を獲得 • Discriminator: 学習により，本物とフェイクの判別 の能力を獲得 乱数 Generator 画像 Discriminator 本物か フェイクか 13

15-1. 人工知能による画像合成 Stable Diffusion 14

Stable Diffusion • 2022年発表 • Text-to-Image (英語の文章などを画像に変換) の人 工知能．他の画像合成等のタスクの基礎 • オンラインデモ有り https://stablediffusionweb.com/ 15

• https://stablediffusionweb.com/

英語の文章などを画像に変換 人間が文章「a scenic landscape」を与える．人工 知能が画像を生成 ImaginAIry (https://github.com/brycedrennan/imaginAIry) を使用 16

• https://github.com/brycedrennan/imaginAIry

画像編集 人間が，文章「make a dog white」を与える． 人工知能が画像編集を行う 元画像 人工知能による画像編集結果 ImaginAIry (https://github.com/brycedrennan/imaginAIry) を使用 17

• https://github.com/brycedrennan/imaginAIry

画像編集 人間が，文章「make a man long hair」を与える． 人工知能が画像編集を行う 元画像 人工知能による画像編集結果 ImaginAIry (https://github.com/brycedrennan/imaginAIry) を使用 18

• https://github.com/brycedrennan/imaginAIry

画像編集 人間が，文章「add glasses」を与える． 人工知能が画像編集を行う 元画像 人工知能による画像編集結果 ImaginAIry (https://github.com/brycedrennan/imaginAIry) を使用 19

• https://github.com/brycedrennan/imaginAIry

画像編集 人間が，文章「white dressed」を与える． 人工知能が画像編集を行う 元画像 人工知能による画像編集結果 ImaginAIry (https://github.com/brycedrennan/imaginAIry) を使用 20

• https://github.com/brycedrennan/imaginAIry

画像編集 人間が，文章「animal doll」を与える． 人工知能が画像編集を行う 元画像 人工知能による画像編集結果 ImaginAIry (https://github.com/brycedrennan/imaginAIry) を使用 21

• https://github.com/brycedrennan/imaginAIry

画像編集 人工知能が実写風になるように画像編集を行う 元画像 人工知能による画像編集結果 ImaginAIry (https://github.com/brycedrennan/imaginAIry) を使用 22

• https://github.com/brycedrennan/imaginAIry

まとめ • Text-to-Image (英語の文章などを画像に変換) の人 工知能 元画像 人工知能による画像編集結果 ページ16から22の結果は，パソコンでの動作結果である．手順は次の ページで説明 https://www.kkaneko.jp/ai/win/imaginairy.html 23

• https://www.kkaneko.jp/ai/win/imaginairy.html

15-2. 人工知能の対話システム ChatGPT 24

ChatGPT • 2022年11月公開，OpenAI による • 対話の機能を持った人工知能 文章 ChatGPT 文章に沿った回答 25

対話を行う人工知能 Java うるう年の計算法 分からない 曜日はどうなりますか ChatGPT との対話

対話を行う人工知能 ChatGPT との対話

対話を行う人工知能 ChatGPT との対話

対話を行う人工知能

ChatGPT for Search Engines https://chatonai.org/ Chrome，Firefox，Edge での検索で，ChatGPT の回答 も検索結果と同時に表示 【使い方】 ① ChatGPT でアカウントを作成．ログイン． https://chat.openai.com/auth/login ② Chrome，Firefox，Edge に，「ChatGPT for Search Engines」の拡張機能を入れる ③ あとは，ふつうに検索 ※サービスが混雑していると使えない場合がある 30

• https://chatonai.org/
• https://chat.openai.com/auth/login

対話を行う人工知能 • 大量の文章を用いて，事前に学習 • 人間からの質問に回答 →我々の生活，社会を大きく変える可能性あり． 決まり切った答えは，人工知能が答えることが当たり前 に．人間は，よりクリエイティブに．

15-3. 人工知能による社会の変 化 32

• 人工知能が作成する文章や画像は，精巧なもので あり，リアルなものと見分けがつかなくなる • 「人工知能だから正解」とは限らない • 元の学習データに偏見が含まれていれば，人工知 能の回答にも偏見が入る →人間と人工知能の協働の必要性を示唆 33

問① 人工知能による画像の合成や対話 □ 不正確だったり，偏見を含むので利用を禁止す べき □ 正しく使えるように，自分自身で使い方を学ぶ べき ・利用を禁止しても意味がないから ・便利な道具である．調べものをするときに便 利だから 34

問② 人工知能による画像の合成や対話 □ 学校などで，「宿題」の意味がなくなってしまう ・小学校などでは，多くの場合，算数のテストで 「電卓を使ってはいけない」となっている □ 人工知能を前提に，宿題のやり方を変えるべき ・仕事のやり方だって変わるのだから．新しい 時代が来るのだから 35

問③ 人工知能による画像の合成や対話 □ 作者が「AI」の作品が，YouTube や本に登場するよ うになる ・AIが作成したのに，それを盗用するのはずるい． AIにはAIの権利がある □ 作者が AI ということはあり得ない．法律で禁止すべ き □ 人間が作者である．自分の作品の推敲，下調べなど で AI に手伝ってもらう 36

問④ 人工知能による画像の合成や対話 □ 人工知能には，結果に間違いや偏見があるのだか ら，普及しない □ すでに，人工知能の活用が当たり前になっている． 人工知能の間違いの訂正をしたり，結果に偏見を生ま ないようにするために，人間の適切な管理運用が必要 になってくる 37

人工知能による画像の合成や対話 □ リアルなものに価値があり，AI 制作のものには価 値はない □ リアルなのか，合成なのかは，あまり気にされな くなり，「面白い！」，「わくわくする！」といった 新しい基準で作品が評価される時代になる 38

15-4. Stable Diffusion に関す る演習 39

演習 ① 目的 Stable Diffusion の実行 • 英語の文章から画像を合成 40

② 注意点 1. どのような用途で役立てるかは，各自で，自由 に想像すること 2. 得られた結果で何に役に立つかの考察も大切で ある． 3. 人工知能は今後も進歩する．人工知能による社 会，生活の変化を自分なりに考察することも大 切である． 41

③実験の基礎 ・Text-to-Image (英語の文章などを画像に変換) の 人工知能の記述の進展 ・こうした技術を，オンラインで試すことができる ようにもなってきた 42

④ 手順 （１）次のページで公開されているページを利用 https://stablediffusionweb.com/ （２）複数の英文で試す 43

• https://stablediffusionweb.com/

⑤各自で考察して欲しいこと できた結果を踏まえて，ページ３４～３８の問いに ついて，再度，自分なりの考察を深めてほしい 44