画像編集AI:できることと確認すべき3点
画像編集AIは背景除去から物体の除去、補完まで段階が違い、確認すべき点も変わります。具体例と確認方法、試し方をまとめます。
「画像編集AI」とひとことで言っても、実際にできることは三つの段階に分かれています。背景を取り除くような機械的な作業、写っている物を消して周りを自然に補う作業、そして光や質感まで大きく変える作業です。段階が上がるほど、AIが推測して埋める部分が増え、確認すべき点も増えます。
三つの段階で分けて考える
- 段階1・選択と除去:人物や商品を背景から切り分けて、背景だけを透明や単色に変える。境界線の判定が主な作業で、結果が安定しやすい段階です。
- 段階2・補完:写り込んだ不要な物を消して、その場所に周囲と同じような模様を生成して埋める。消す範囲が狭く、周囲が単純な背景なら安定しますが、複雑な模様や文字の上では崩れやすくなります。
- 段階3・大きな変更:光の向き、肌や質感、ポーズなど、写真の印象そのものを変える。推測する範囲が最も広く、結果のばらつきも最も大きい段階です。
見落としやすいのは、どの段階の処理も「画像編集AI」という同じ言葉で呼ばれる点です。背景除去を一度試してうまくいったからといって、同じ精度で物体の除去や質感の変更がうまくいくとは限りません。段階が違えば、確認にかける時間も変えるべきです。
具体例:最初から最後まで
オンラインショップに載せる商品写真から、写り込んだ梱包材を消して、背景を無地にしたいとします。弱い頼み方は、写真を渡して「きれいにしてください」とだけ伝える方法です。どこを消すか、どこを残すかをAIに決めさせることになり、商品のロゴや模様まで一緒に消えてしまうことがあります。
うまくいく頼み方は、消す対象と残す対象を分けて具体的に指定することです。「右下に写っている梱包材だけを消してください。商品本体の形、色、ロゴはそのまま残してください。背景は元の写真と同じ無地の白に合わせてください。」こう指定すると、AIが推測で変えてよい範囲が狭くなります。
できあがった画像は、まず消した部分の境界を拡大して確認します。模様や質感が不自然に途切れていないか、商品の輪郭がぼやけていないかを見ます。次に、商品のロゴや型番などの文字が、消す前と変わっていないか元の写真と並べて見比べます。
消えてほしいものが消えたことと、残ってほしいものがそのまま残っていることは別の確認です。見た目が自然かどうかだけでなく、変わってはいけない部分が変わっていないかを見てください。
確認すべき3点
- 境界線のにじみ:消した部分の縁や、背景を透明にした部分の縁に、元の色が薄く残っていないか拡大して確認します。
- 文字や模様の崩れ:ロゴ、型番、ラベルの文字など、細かい部分が編集の前後で変わっていないか並べて比較します。
- 色と光の一致:編集した部分の明るさや色味が、周囲の写っていない部分と自然につながっているか確認します。
こうした画像生成モデルの精度がどこまで伸びているかは、Stanford HAIのAI Indexが毎年測定しています。精度は年々上がっていますが、境界線や文字を確認する手間がゼロになる段階にはまだ届いていません。生成した画像を実物の記録と区別できなくなることへの注意はOECDのAI原則でも扱われている論点です。
生成された画像だと見分けるための技術的な手がかりとして、Google DeepMindは透かしの仕組みSynthIDを自社モデルの生成画像に組み込んでいます。出どころを示す手がかりにはなりますが、仕上がりの正確さそのものを保証するものではありません。国内でのこうした画像編集AIの使われ方の広がりは、総務省の情報通信白書が毎年、国際比較を含めて公表しています。
編集したものを確認する手間を含めた使いこなしが、PwC AI Jobs Barometerが世界で10億件近い求人情報から測定している賃金プレミアムの背景にあります。企業のデジタル活用の実態はIPA(情報処理推進機構)が継続的に調査しており、便利さの広がりと確認の必要性は別の軸で進んでいることが分かります。
今日から試せること
- 編集したい写真について、今回は三つの段階のうちどれが必要かを先に決めます。
- 消す対象と残す対象を、別々の文で具体的に指定します。
- できあがった画像の境界線と、文字や模様がある部分を拡大して確認します。
- 公開する前に、元の写真と並べて色と光の一致を見比べます。
写真の枠の外側を広げたい場合はAI画像拡張とは、別々の写真の人物や物を組み合わせたい場合は画像合成AIで扱っています。Photoshopの中でこうした生成機能を使う場合はPhotoshop生成AIが手順を詳しく示しています。編集ではなく、写っているもの自体が何かを判定したい場合は画像認識AIとはにまとめています。
こうした「段階を見分けて頼む」「出力を正しく確認する」という2つの力は、Coursiumがスマホの短いレッスンで練習できるようにしています。AIの一歩先へ、実際の仕事に近い練習から始めてみてください。詳しくはCoursiumについて。