AI画像にエラーが発生する理由と改善方法

AI 駆動型のテキストから画像への生成モデルは、デジタル アートやコンテンツ作成に革命をもたらし、バックグラウンドに関係なく、あらゆるユーザーが、従来のデザイン ツールや写真ツールを使用するプロが要する時間のほんの一部で、わずか数語で高品質かつカスタマイズ可能なビジュアルを作成できるようになりました。 

技術の飛躍的な進歩により、AIを活用したクリエイティビティは、様々な業界のワークフローにおいてますます不可欠なものになりつつあります。しかし、AIを活用して商業作品を作ることは、魔法のボタンを押すような簡単なことではありません。AIの「出来上がり」のような効果は、必ずしも実用的な結果をもたらすとは限らず、特にプロの芸術性やデザイン基準を満たすためにAIに頼っている人にとってはなおさらです。 

現実には、AIが理解できる言語であるプロンプトライティングを習得することが、クリエイティブなビジョンに沿った成果物を実現するための第一条件ですが、AIが生成する画像には、初心者だけでなく熟練したクリエイターにも影響を与える、よくあるイライラさせられる欠陥が依然として存在します。これらの問題を克服するには、ユーザーと開発者の両方にさらなる知識とスキルが必要になることがよくあります。

以下では、AI 画像生成における最も一般的な課題を概説し、それらを回避するための実用的な解決策を紹介します。  

迅速なエンジニアリングの複雑さ 

の核となる魅力は AI画像生成 言葉だけでアイデアをほぼ瞬時に視覚的に表現できる。しかし、 迅速なエンジニアリング 意味のある画像を作成する上で、依然として最も大きな障壁の一つとなっています。わずかな言葉遣いの違いが、出力結果を大きく変える可能性があります。プロンプトの構造もモデルによって異なるため、あるモデルではうまく機能するものが、別のモデルではうまく機能しないこともあります。プロンプトの言語が標準化されていないため、ユーザーは試行錯誤を強いられることがよくあります。 

プロンプトライブラリとデータベースは、ユーザーが必要に応じて参照したり変更したりできる事前テスト済みのプロンプトを提供することで、推測作業を削減するのに役立ちます。ビジュアルプロンプトビルダーを使用すると、ユーザーはキーワードを構造的に入力したり、属性を選択したり、スライダーを調整したりできるため、効果的なプロンプトを作成するプロセスがより直感的になります。コミュニティで共有されている成功したプロンプトから学ぶことも貴重です。これらの実例は、何が効果的かを示しています。  

一貫性を向上させるため、標準化されたプロンプト構文ガイドでは、異なるモデル間でキーワード入力を構造化するベストプラクティスが示されています。プロンプトテンプレートを使用すると、結果がより予測しやすくなり、ユーザーが一貫したスタイルで複数の画像を生成しやすくなります。FLUXのような新しいモデルは、プロンプトの複雑さにあまり影響を受けないように設計されているため、全体的にユーザーフレンドリーです。ユーザーは、より簡単な指示から、一貫性のある複雑なシーンを作成できます。  

解剖学的不正確さ 

ニューラルネットワークがデータセットから学習する方法の性質上、拡散モデルは実際には解剖学を理解していません。構造化された生物学的枠組みではなく、パターン認識に基づいて画像を生成します。例えば、AIは手を、それぞれ異なる動きをする5本の指の集合体として捉えるのではなく、トレーニング画像全体から得られる統計的な平均値を合成します。その結果、想定されるポーズや角度からの逸脱が歪みを引き起こす可能性があります。現代のモデルは大幅に改善されていますが、余分な指、不自然な顔や体のプロポーション、非現実的な手足のつながりや関節の配置、非対称でずれた目といった異常は依然としてよく見られます。 

モデルの微調整 LoRas（低ランク適応技術） 解剖学的データセットに特化することで、人体構造をより包括的に理解できるようになります。特に姿勢推定やエッジ検出（Cannyフィルタなど）を活用したControlNetは、AIが解剖学的ガイドラインを遵守することを可能にします。 

リアルな体の詳細を具体的に参照するプロンプトは、生成されたフィギュアの解剖学的精度を向上させることもできます。解剖学的に正確な修正ツールを用いた後処理により、画像全体を再生成することなく、欠陥のある部分を修正できます。 

複数世代にわたるアイデンティティの不一致 

AIは各生成を独立したプロセスとして扱うため、複数の画像にわたってキャラクターの外観の一貫性を維持することは依然として課題であり、特にキャラクターの連続性が不可欠なストーリーテリングやシリーズベースのアートワークでは顕著です。同じプロンプトを使用した場合でも、レンダリングごとに顔の特徴、服装、スタイルに微妙な変化が生じることがあります。この問題は、品質と視覚的特徴が予測不能に変動するバッチ生成ではさらに顕著になる可能性があります。  

特定の人物または物体の画像セットを用いてLoRAを学習させ、参照画像を入力画像として使用することで、アイデンティティの調整、一貫性、統一性を向上させることができます。埋め込み技術やアダプタ（PuLID、IPAdapter、InstantID、EcomIDなど）は、世代を超えて特徴特性を保持するのに役立ちます。顔の精度が重要な場合は、フェイススワップモデルや後処理によって、よりカスタマイズされた改良が可能になり、主要な特徴が世代を超えて同一に保たれます。 

背景の矛盾 

AIが生成する背景は、非現実的で、構造的にも文脈的にも一貫性のないデザインになりがちで、画像の信憑性に欠けます。例えば、遠近感がずれたり、照明や影が被写体と一致しなかったりすることがあります。これは、拡散モデルが背景をシーンの不可欠な部分ではなく、副次的な要素として認識するためであり、奥行きの知覚、物体の相関関係、そして環境のコンテキストに問題が生じます。  

Depth mapping モデルが空間関係をより正確に解釈し、前景と背景をよりリアルに統合するのに役立ちます。パースガイドは幾何学的な配置を強制し、建築構造と消失点の一貫性を保ちます。フォーカスされたリライティング：LoRasは背景に合わせて照明と影を生成することを学習し、シーン全体で自然な反射を実現します。 

都市景観、自然風景、室内空間など、特定の設定を特徴とするデータセットでモデルを微調整することで、背景全体のリアリティを向上させることができます。また、参照背景画像を使用することで、生成したモデルを現実世界の構図に即したものにすることができます。

テキストレンダリングの問題 

AIは主に視覚データに基づいて学習し、構造化された言語は学習していないため、画像内から判読可能な単語やフレーズを生成するのに苦労します。テキストは不完全、意味不明、支離滅裂、意味不明瞭、不規則なフォント、位置ずれなどにより、読みにくい場合があります。判読できたとしても、スタイルがおかしく見えたり、背景に違和感を持って溶け込んでしまったりすることもあります。 

人間とは異なり、ほとんどのAIモデルはテキストを周囲の要素と区別して認識しないため、テキストを独立したエンティティとして処理しません。代わりに、文字列を意味のある意味を持つ記号ではなく、抽象的な形状を特徴とする別の視覚パターンとして扱います。 

テキストレンダリングの品質を向上させるため、研究者は適切にラベル付けされたタイポグラフィの例を含む特殊なテキストデータセットを用いてモデルをトレーニングします。これにより、AIは文字の構成、配置、間隔をより正確に理解できるようになります。テキスト認識マスキングは、画像生成時に空白領域をテキスト用に確保しておくための効果的な手法であり、後処理でよりクリーンな統合を可能にします。 

出力の制御の欠如 

AIによる画像生成は視覚的に印象的な成果を生み出す可能性がありますが、最終的な出力を正確に制御できないことが大きな制約となっています。ユーザーは、モデルを特定のスタイルに近づけたり、リアリティを確保したり、細部を調整したりするのに苦労することがあります。その他、よくあるエラーとしては、シーン内の予期しない要素、雰囲気を壊す色、レイアウトの不一致などがあります。意図を持って調整する人間のアーティストとは異なり、AIは確率的に動作するため、予期せぬ結果や望ましくない結果が生じることがあります。 

ControlNetやLoRasなどの制御メカニズムにより、ユーザーはポーズ、奥行き、エッジのガイダンスを通じて構造を調整できます。より正確な美的操作のために、特定のスタイルに合わせてトレーニングされたカスタムモデルを使用することで、芸術的な方向性の一貫性を大幅に高めることができます。さらに、画像間生成を通じて特定の画像を参照することで、出力の関連性を維持することができます。

マスクツールとインペインティングツールを使えば、画像全体に影響を与えずに特定の部分だけを編集できます。アップスケーラーやエンハンサーなどの後処理ツールを使えば、解像度や鮮明度を高めることで、AI出力に最終的な磨きをかけることができます。 

全体として、AIはより洗練され、ニュアンスに富んだプロンプト解釈をまだ開発できていません。これは、制御を維持するための中心的な課題の一つであり続けています。多くのモデルは指示を過剰に解釈し、意図されていない深い意味や階層的な意味を抽出しようとする傾向があります。これは賢明なように聞こえますが、詳細なプロンプトであっても予測できない結果を生み出す可能性があります。例えば、AIは学習した連想に基づいて、予期しない要素を強調したり、作り出したりすることがあります。これによりプロンプト作成の複雑さが増し、ユーザーはモデルの「思考」方法（必ずしも直感的ではない）に適応し、望ましい結果を得るために言葉遣いを試行錯誤する時間を増やす必要があります。 

最終的な考え 

AIが視覚データをどのように解釈するかを理解し、その欠点を認識することで、迅速な文章作成においてより賢明な選択を行い、効果的な問題解決戦略を採用し、発生する生成エラーを回避するための適切なツールを選択することが可能になります。最終的には、ユーザーは運に頼ったり、技術的な限界をクリエイターのビジョンを正確に反映した使いやすいコンテンツを作成する上での障害と見なしたりすることなく、AIをクリエイティブなパートナーとして活用できるようになります。