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OpenAIのDALL-E 3のレビュー

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OpenAIのDALL-E 3:ChatGPTとプロンプトエンジニアリングへの統合

fukuda
fukuda リリース日: Mar 09, 24, 更新日: Oct 14, 24

2022年に拡散ベースのテキストからリアルな画像を生成するAIジェネレーターが流行し始めたとき、OpenAIのDALL-Eが最も有名でした。その後、Stable DiffusionとMidjourneyが参入し、より信頼性と多様性のある画像を提供するようになったことでDALL-EはAIアートジェネレーターの地位を失ったように思われました。しかし、最近のアップグレードであるDALLE3 AIをリリースしたことで状況を一変させました。ChatGPTがOpen AI DALLE 3の一部になったことで、ユーザーは今まで想像していた以上のことができるようになったのです。この記事では、アップグレードされたOpenAI DALL-E 3とChatGPTとの統合についての解説とFilmoraのAIアート生成機能を紹介します。

目次
  1. パート1 DALL-E 3の大幅なアップグレード:プロンプトエンジニアリングの終わり?
  2. パート2 DALL-E 3:特徴と利点
  3. パート3 Wondershare FilmoraのAI機能 アート生成
  4. 結論

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パート1 DALL-E 3の大幅なアップグレード:プロンプトエンジニアリングの終わり?

最新のAIアートツール、DALL-E 3は、OpenAIのChatGPTを使用して複雑に合成されたアート作品を生成することができ、プロンプトを自動的に展開し、ジェネレーターに詳細情報と綿密な指示を与えることもできます。これはDALL-E 2のバージョンと比較して大幅なアップグレードです。

dall-e 3

DALL-E 3 AI は、これまで複雑だったプロンプトエンジニアリングで使用されるテキストを洗練が、ChatGPTの会話型アプローチを使用することで容易になりました。DALL-E はこれらのアップグレードにより次のような変化が期待されています。

  • AIアートワーク生成の洗練難易度を低減。
  • ChatGPTの優れた性能でOpenAIの競合他社から優位に。

このアップグレードは、2021年1月に最初のバージョンのDALL-Eがリリースされて以来の重要な進歩になっており、プロンプトエンジニアリングの終焉をもたらすかもしれません。また、AIによって生成された画像に関する倫理的な問題への解決策も提供しています。

DALL-E 3の発表以来、段階的なリリースが行われています。OpenAIは、DALL-E 3をChatGPTエンタープライズおよびChatGPT Plusのユーザーに2022年10月にリリースすると発表しました。その後、秋には開発者とAPIサービスに対しても重要なリリースが行われる予定です。ただしDALL-E 3が一般公開になる具体的な日付はまだ設定されていません。

パート2 DALL-E 3:特徴と利点

改良されたOpenAI DALL-E 3は、ChatGPTと統合されアップグレードされました。以前のバージョンと比較して、テキストや画像を正確かつ詳細に変換する能力に優れています。OpenAIがこのAIモデルを展開するにあたり、期待できる点を見てみましょう。

1. ChatGPTとの統合

DALL-E 3 AIを使用すると、独自のプロンプトを書く必要はありません。プロンプトエンジニアリングの必要性が完全になくなります。新しいバージョンは、OpenAIのChatGPTとの統合を取り入れて、アート生成における柔軟性を向上させます。より詳細な制御を行いたい場合はプロンプトを使用してAIアートを生成することもできます。ただし、DALL-E 3のプロンプトの入力方法がわからない人や手間を省きたい人はChatGPTがおすすめです。

dall-e 3 integration with chatgpt

ChatGPTは自然言語を認識する能力が高くAI画像生成の理想的なアシスタントになっています。このチャットボットがDALL-E 3に組み込まれることで、より対話的になりユーザーは自然言語を使って欲しいものを依頼できます。また、画像を生成した後でもChatGPTにそれについての文章を作成してもらうこともできます。

2. コンテキスト解釈の向上

ChatGPTがDALL-E 3に統合されることで効果的なプロンプトを作る必要がなくなり、より多くの人々がAIアートを生成できるようになります。さらに、OpenAI DALL-E 3ではコンテキストの解釈がより正確になることを約束しています。これにより提供されたプロンプトからより忠実な結果が得られるようになります。

dall-e 3 vs dall-e 2

DALL-E 3の画像の品質は、DALL-E 2と比較して大幅に向上していると言われています。AIは提供された情報をより理解し、ユーザーのニーズに近い結果を生成する能力を持っています。

3.追加された安全オプション

OpenAIのDALL-E 3でのもう一つの注目すべき改善点は、外部のセキュリティ専門家やドメインエキスパートによる安全オプションの追加です。これには、現存するアーティストや公人の名前をプロンプトで使用することをブロックする措置が含まれています。新しいAIモデルは、AI生成された画像に伴う倫理的な考慮事項を認識しています。したがって、成人向け、暴力的、またはセンシティブなどコンテンツの生成を制限する措置が取られています。

dall-e 3 additional safety options

アーティストは、画像を提出する際に、オンラインフォームを使用して自分のデータの削除と将来のモデルの非参加をリクエストできます。これは、オンラインの画像を所有者の同意なしに収集されるのを防ぐアクションとされています。多くの画像を持っている場合は手間のかかるプロセスかもしれませんが、自分の創造性が尊重され安心感を与えてくれます。

パート3.Wondershare FilmoraのAI機能 アート生成

現代のテキストから画像生成するシステムは、説明や単語を無視する傾向があります。これを改善するためにユーザーはプロンプトの仕組みを学ぶ必要がありました。DALL-E 3は、提供されたテキストに従い画像を生成する能力で技術を大きく進歩させましたが、実際にプロジェクトで使用するためには追加で編集も必要な場合があります。Wondershare Filmoraは、DALL-E 3の機能を補完する複数のAI機能を統合しており、AI生成画像を強化し編集も可能、さらに特筆すべきはビデオエディターで作業が出来るという部分です。

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1. AI画像生成

Filmoraには、テキストから画像を生成するAI機能も提供されています。ただテキストボックスに表示したいものを入力するだけで、3つの解像度で画像を生成し、ビデオ編集プロジェクトで直接使用できます。DALL-E 3とは異なるものの、FilmoraのAI画像生成は、現実的で関連性のある画像を生成する素晴らしい機能です。以下は、Filmoraで画像またはアートを生成するための手順です。

ステップ1 AI画像生成を開始する:

最初のステップは、FilmoraのAI画像生成を見つけることで、メディアパネルのインポートボタンの隣にあります。このボタンをクリックすると、好きな画像の説明をテキストで入力できるようにFilmoraを準備します。ポップアップウィンドウが表示されたら、テキストを入力できます。

filmora ai image step 1
ステップ2 生成したい画像をテキストで入力する

生成したい画像の説明をテキストボックスに入力し、最適な解像度を選択して「作成を開始」をクリックします。

filmora ai image step 2
ステップ3 画像の生成とダウンロード

AIにより生成されたアートや画像は、ダウンロードアイコンをクリックすると直接メディアパネルに追加されます。これにより、前述の機能でさらに編集したり、ビデオプロジェクトで直接使用できます。

filmora ai image step 3

2. AI スマートカットアウト

AIスマートカットアウトを使用すると、AIが生成した画像から不要な部分や背景を選択してクリックするだけでクリーンに修正できます。

3. AI ポートレート

Filmora AIポートレートは、高い精度で画像の背景を自動的に取り除く機能です。また、70以上のAIポートレートとステッカーエフェクトを利用でき、被写体の見た目を強化できます。また顔を自動的に認識してステッカーを追加することもできます。

4. オートリフレーム

オートリフレーム機能を使用すると、画像やビデオのサイズを様々な画面解像度に合わせて自動的に調整できます。編集スキルは必要なく、メディアのサイズ調整に時間を費やす必要はありません。

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結論

DALL-E 3の10月のリリース発表は、AIによる芸術や画像の分野における重要なマイルストーンを示しました。これは、AIによる画像生成とテキストプロンプトの使用方法について考え方を改める重要な発展です。ChatGPTの統合により、DALL-E 3はより正確な結果を提供し、誰でも品質の高い画像を生成することが容易になりました。

この様に日々進化する DALL-E 3やFilmoraのAI機能を探求することで自身のプロジェクトにも利用でき、より多くの画像を生成し、より少ない労力でプロジェクトを完了できるはずです。

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fukuda Oct 14, 24
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