画像生成AIの世界に革命を起こしたStable Diffusion。

その驚異的な性能と自由度の高さで、クリエイターやビジネスマンの注目を集めています。

本記事では、Stable Diffusionの特徴や使い方、他のAIツールとの違いを詳しく解説します。AI時代の新たな可能性を探求しましょう。

Stable Diffusionとは？無料で使える画像生成AIの革命児

画像生成AIの世界に新たな風を吹き込んだStable Diffusion。その特徴と可能性について、詳しく見ていきましょう。

• テキストから驚くほどリアルな画像を生成
• 無料で使用可能な革新的なオープンソースモデル
• 自由度の高いカスタマイズが可能
• 商用利用も可能な柔軟性
• 日本語対応のJSDXLも開発中
• 急速に進化し続ける技術
• クリエイティブ業界に新たな可能性をもたらす
• AIエシックスの議論を促進

Stable Diffusionは、Stability AIが開発した画像生成AIサービスです。プロンプトと呼ばれるテキストでの指示を入力すると、学習済みのデータから指示に近い画像を出力します。

このAIの最大の特徴は、オープンモデルで誰でも使えるという点です。使い方さえ知ってしまえば無料で使用可能なのです。

さらに、日本語で使用できるJSDXL（Japanese Stable Diffusion XL）も開発が進められており、国内で最も注目を集める画像生成AIのひとつとなっています。

Stable Diffusionの登場により、これまで高価なソフトウェアや専門的なスキルが必要だった画像制作の世界が、誰にでもアクセス可能になりました。

この革新的なツールは、クリエイティブ業界に新たな可能性をもたらすと同時に、AIの倫理的な使用についての議論も促進しています。

Stable Diffusionと他の画像生成AIの決定的な違い

Stable Diffusionが他の画像生成AIと一線を画す理由について、詳しく解説します。

Stable Diffusionとその他の画像生成AIの最も大きな違いは、オープンモデルで誰でも開発可能であることです。

ビジネス利用を前提に考えると、次の3点は特に重要な違いだといえます。

1. ツールそのものの使用料が無料

Stable Diffusionの最大の特徴の一つは、ツール自体が無料で利用できる点です。多くの商用画像生成AIは、使用するためにライセンス料やサブスクリプション料を支払う必要があります。

しかし、Stable Diffusionはオープンソースモデルを採用しており、個人利用から商業利用に至るまで追加コストなしで利用できます。

これにより、スタートアップや小規模なビジネス、独立したクリエイターも高度なAI画像生成ツールを手軽に利用できるようになり、ビジネスの機会が拡大します。

2. 学習データの追加や調整ができる

Stable Diffusionは、自分で学習データを追加したり、既存のデータを調整したりすることができ、オリジナルの画像生成AIを作成可能になります。

他の画像生成AIは、それぞれのAIが事前に学習しているデータから画像を生成してくれるのみで、ユーザーが新しく学習データを追加することはできません。

そのため、Stable Diffusion以外の画像生成AIを使う際は、希望に近い画像を生成できそうかどうかが使用の判断基準になります。

対してStable Diffusionは、希望する画像を生成させるために、ユーザー自らが学習データなどを追加・調整して使用できるのです。

3. 運営による急な仕様変更の心配がない

オープンモデルであるStable Diffusionは、運営側による急な仕様変更やサービス停止の心配がありません。

画像生成を含むAIの業界は急激に発展して注目を集めており、毎日のように大きな仕様変更を繰り返している状況です。

機能制限についてわかりやすい例をあげると、性的なコンテンツの生成を防ぐため、禁止ワードを多く設定しているツールも多くあります。

そのためStable Diffusion以外の画像生成AIでは、性的な意図はまったくなくてもNGワードの影響で少女の画像が生成しにくいなどの課題が残るのです。

NGワードを含め日々多くの制約を受け、急な機能制限がめずらしくないAI関連ツールのなかで、自由に使用できるStable Diffusionは非常に心強い存在だといえるでしょう。

Stable Diffusionの2つの使い方：環境構築vs既存ツール活用

Stable Diffusionを使うための2つの方法について、それぞれのメリットとデメリットを詳しく解説します。

Stable Diffusionには2種類の使い方があります。

1. Stable Diffusionを使える環境を構築する

Stable Diffusionの使い方のひとつは、Stable Diffusionを使用する環境を自分で作ってしまう方法です。

Google ColabなどのWeb上の仮想環境や、自身のPCなどのローカル環境、どちらでも使用できます。

PythonやGitなどの基本的なプログラミング知識があれば使用できますが、プログラミング未経験者にとってはそのハードルを高いと感じるかたも少なくありません。

しかし一度作ってしまえば、制約を受けずに自身の希望通りの画像を生成できます。

自身で環境を構築する方法は、構築のハードルの高さがデメリットであり、使用の自由度がメリットといえるでしょう。

2. Stable Diffusionをベースとしたツールを使う

Stable Diffusionを使うふたつめの方法は、Stable Diffusionをベースに開発して提供されているツールを使用することです。

Stable Diffusionはオープンモデルの画像生成AIですから、さまざまな企業やクリエイターが、調整済みのAIをツールに組み込んで公開しています。

以下の5つはよく紹介されているツールで、いずれもStable Diffusionをベースとしています。

・STABLE DIFFUSION XL ・DreamStudio ・Stable Diffusion Online ・Leonardo.Ai ・お絵かきばりぐっどくん

ツールによってはアカウント登録もせずに無料で使用できるのがメリットですが、他のAIツールと変わらず機能制限の影響をうけやすいのがデメリットです。

どちらの方法を選ぶかは、自身のプログラミングスキルや、求める自由度、使用目的によって判断することが重要です。環境構築に自信がない場合は、まず既存のツールから始めて、徐々に自分で環境を構築する方向に進むのも良いでしょう。

Stable Diffusionのビジネス活用：注意すべき3つのポイント

Stable Diffusionをビジネスで活用する際に注意すべき重要なポイントについて、詳しく解説します。

Stable Diffusionをビジネスで扱う際は、注意しておきたい問題もいくつかあります。特に、大きな問題へと発展しかねないのは以下の3つです。

1. 著作権をはじめとする各種法律の問題

ビジネスでStable Diffusionを利用する際には、著作権法をはじめとする法的な問題に注意する必要があります。

現在の日本の法律では、AIによって著作物を学習させる行為自体は著作権法違反には当たりません。しかし、AIが生成した画像は、人間が描いた画像やデザインと同様に著作権法の適用対象となります。

これは、AIが特定のキャラクターや既存の著作権を持つ作品を学習しても問題ないが、生成された画像が何らかの法的問題を引き起こす場合、その取り扱いには注意が必要であることを意味しています。

また、Stable Diffusionの生成物を納品する場合、あるいは納品物を受け取る場合、その画像になんらかの問題があった際の責任の所在などは契約の問題にも関わるでしょう。

画像生成AIの活用はまだ始まったばかりであり裁判の前例も少ないため、各種法律への配慮は重要なポイントとなります。

2. 画像生成AIに対する世間のイメージの問題

法律的に問題がない場合でも、画像生成AI、特にStable Diffusionの使用に対して、一部の人々が懐疑的な見方をしていることに留意する必要があります。

日本では、他者の著作物をAIの学習に使用すること自体は違法ではありませんが、人間が長年にわたって習得した技能をAIが瞬時に模倣することに対して、違和感や嫌悪感を持つ人々も存在します。

これは、法律の問題ではなく、一般の印象や感情の問題です。さらに、画像生成AIがフェイクニュースのような問題を引き起こす可能性にも注意が必要です。

これらの問題に対して、社会がどのように反応するかを見守ることが重要です。たとえ法律違反ではなくても、社会の印象が悪ければ、サービスが終了に追い込まれる可能性もあります。

そのため、ビジネスで画像生成AIを使用する際は、法律だけでなく、社会の受け止め方にも慎重に配慮することが求められます。

3. ツールを提供する場合のユーザビリティと制限の問題

ビジネスでStable Diffusionを活用する一つの方法として、自社で画像を生成するだけでなく、画像生成ツールをサービスとして提供することが考えられます。

この場合、ユーザビリティ（どれだけユーザーが自由に使えるか）と機能制限（生成をどこまで制限するか）のバランスが非常に重要です。

制限が少なければ、自由度が高く使いやすくなりますが、これにはリスクも伴います。たとえば、ユーザーが性的または暴力的なコンテンツを生成し、それが問題になる場合、それを可能にしたツール自体が悪い印象を持たれる可能性があります。

そのため、多くのツールは誤った情報や不適切なコンテンツの生成を防ぐために何らかの制限を設けています。具体的な例として、タレントや有名な経営者など実在する人物の名前をNGワードとして扱い、生成を制限するツールが多くあります。

このように、ユーザビリティの構造と機能制限のバランスを慎重に考慮して開発することが、画像生成ツールをサービスとして提供する場合には特に重要です。

Stable Diffusionの未来：AI画像生成の可能性と課題

Stable Diffusionの登場により、画像生成AIの世界は劇的に変わりました。今後もこの分野の技術革新は続き、さらなる可能性が広がることでしょう。しかし、いくつかの課題も同時に浮き彫りになっています。

1. 法律の整備と倫理的な課題

画像生成AIを巡る法律は、技術の進化に追いついていない部分も多く、今後の法律整備が求められます。著作権やプライバシーに関する問題だけでなく、AIによって生成されたデジタル作品の所有権や責任の所在も議論の対象となるでしょう。また、AIによるフェイク画像やディープフェイクの生成など、不正利用のリスクも考慮する必要があります。

2. AI倫理の確立

AI技術が進化するにつれて、倫理的な問題がますます重要になってきます。Stable Diffusionのような技術は、悪意ある目的に使用される可能性もあり、その制御が課題です。技術の利用に関するガイドラインや倫理基準の確立が不可欠であり、これによりAIが適切に活用される社会的な枠組みを作ることが求められます。

3. 技術の進化と人間との協調

Stable DiffusionなどのAIツールは、クリエイティブな分野での人間の創造性を補完する手段として大いに期待されています。AIが提供する自動化や効率化は、アーティストやデザイナーに新たな表現手段を提供し、これまで不可能だったことが実現可能になります。しかし、一方でAIによる作品が人間の価値を損なうのではないかという懸念も根強く残っています。

最終的には、AIと人間が共存し、協力しながら創造的な未来を築いていくためのバランスが重要です。

結論：Stable Diffusionの未来に向けて

Stable Diffusionは、その革新的な技術と自由度の高さで、クリエイティブ業界だけでなく、多くのビジネス分野にも大きな影響を与えています。

オープンソースモデルとして誰もがアクセスできるという点は、AI技術の普及を加速させ、世界中のクリエイターに新たなチャンスを提供しています。

しかし、その利用には法的・倫理的な課題が伴い、今後はこれらの問題に対処しながら、AI技術を健全に発展させることが求められます。Stable Diffusionは、AIの未来において重要な役割を果たすことは間違いありません。

私たちは、この新しいツールをどのように利用し、どのような未来を築いていくかを見定める責任を持っています。

これからもStable Diffusionやその他の画像生成AIが進化し、私たちの生活や仕事に新たな可能性をもたらすことを期待しつつ、技術の進歩に伴う課題にも目を向け、より良い未来を共に築いていきましょう。

 

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