i2i（image to image）とは？画像から画像を生成するAIの仕組みと活用例・事業活用の注意点徹底解説！

ChatGPTを筆頭に、生成AI（ジェネレーティブAI） は著しい進化を見せ、生成AI活用を急速に進める企業が増えています。当初はテキストからテキストや画像、動画を生成するAIが注目されていましたが、現在では画像から画像を生成する「i2i (image to image)」のAIも注目を集めています。

生成AIとは？、種類や代表サービスをこちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

この記事では、あらゆるビジネスシーンの助けとなり、企業の創造性や競争性を高める「i2i」について詳しく解説します。i2iの基本的な概要と仕組み、またその応用だけでなく、著作権といった法律の問題、今後の発展にも触れていきます。

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i2iの概要と仕組み

i2iは、生成AIを活用した革新的な技術で、生成元となる画像から新たな画像を生成します。この技術は、画像認識や画像生成の分野で急速に進化しており、多くの応用例があります。

i2iの代表的な事例としては、画風変換が挙げられます。例えば、写真を油絵風や水彩画風に自動変換することができます。他にも、白黒写真をカラー化したり、昼の風景を夜の風景に変換したりといったことも可能です。

医療分野でも、i2iの活用が期待されています。MRIやCTなどの医用画像から、臓器や腫瘍の領域を自動抽出することで、医師の診断をサポートできる可能性があります。さらに、i2iを応用することで、少ない学習データでも高精度なセグメンテーション（画像の領域分割）が実現できる研究結果も報告されています。

建設・不動産分野では、i2iを用いて古い建物の写真からリノベーション後の姿を生成するといった活用が考えられます。ビジネスへの応用においては、i2iの精度や速度、コストなどを見極めつつ、自社のサービスや製品にどのように組み込めるかを検討することが重要と言えます。

GAN・Diffusion（拡散）モデルについて

i2iは、ディープラーニング（深層学習）の一種である敵対的生成ネットワーク（GAN）やDiffusionモデルを応用することで実現しています。GANは、2014年にIan Goodfellow氏らによって提唱された AI技術で、2つのニューラルネットワークを競わせることで、リアルな画像生成を可能にします。

GANは、生成モデル (ジェネレーター)と識別モデル (ディスクリミネーター) が相互に作用して、リアルな画像を生成する技術です。これにより、さらに精度の高い画像変換が可能になります。

一方、Diffusionモデルは、Stable DiffusionやDALL･Eでも利用されているモデルで、学習時にはクリーンデータから徐々にノイズを加え、生成時にはノイズからクリーンデータを生成する逆プロセスを学習するという手法で実現しています。

どちらも、i2iを実現するためのAIモデルとして活用されています。

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i2iの重要機能8選

i2i技術を利用することで、さまざまな画像変換や生成が可能になります。以下にできることをご紹介します。

スタイル変換

i2i技術を用いることで、写真を別の画風やスタイルに変換することができます。

例えば、実写をゴッホやピカソ風の絵画に変換したり、アニメ調の画像に変換したりすることが可能です[1]。この技術は、エンターテイメント分野での活用が期待されています。ゲームやVRコンテンツ制作において、リアルな画像をアート調に変換することで、没入感のある体験を提供できるでしょう。

画像のカラー化

古い白黒写真をカラー化することもi2iの得意分野です。GANを用いたモデルは、白黒画像から色情報を推定し、自然な色合いを付与することができます。

この技術は、教育分野での活用が見込まれます。歴史の授業において、カラー化された写真を用いることで、生徒の理解度や興味を高められる可能性があります。

画像の解像度向上

低解像度の画像を高解像度に変換する、超解像（Super-Resolution）と呼ばれる技術にもi2iが用いられています。GANベースのモデルを用いることで、画像の詳細度を損なうことなく、解像度を向上させることが可能です。この技術は、医療分野における画像診断の高度化に寄与すると期待されています。

画像の修復とノイズ除去

経年劣化した写真の修復や、ノイズの除去もi2i技術で可能です。GANを用いたモデルは、欠損部分を周囲の文脈から推定し、違和感なく補完することができます。

また、ノイズを除去し、より鮮明な画像を生成することも可能です。この技術は、古い写真のデジタルアーカイブ化や、放送コンテンツの修復などに役立てられるでしょう。

テキスト・スケッチからの画像生成

テキストやスケッチをもとに、リアリスティックな画像を生成する研究も盛んに行われています。自然言語処理と画像生成を組み合わせることで、指定した内容の画像を自動で生み出すことができます。

Stable Diffusionのi2i機能のように、少ないサンプル数でも高品質な画像が生成できるモデルも登場しています。この技術は、デザイン分野での活用が有望視されています。アイデアのビジュアル化や、ラフスケッチからの画像生成など、クリエイティブワークの効率化につながることが期待されます。

i2iの具体的な利用シーン8選

i2i技術は、さまざまな分野や業界での利用が期待されています。ここでは、8つの具体的な利用シーンを紹介します。

医療画像の解析

医療分野では、i2i技術が診断精度を向上させるために利用されています。例えば、MRI画像をCTスキャン画像に変換することで、異なる視点から病変を確認することができます。また、i2iを活かしたノイズ除去や画像の強調により、病変の視認性が向上し、見落としのリスクを減らすことができます。

さらに、I2Iを応用することで、少ない学習データからでも高精度なセグメンテーションが実現できるため、希少疾患の診断にも貢献できる可能性があります。

関連記事：「医療分野での生成AI活用法や事例を解説！医療品質の向上に生成AIはどう使われる？」

広告

i2i技術は、広告業界でも広く利用可能です。例えば、商品画像を様々なスタイルに変換することで、ターゲット層に合わせた訴求力のある広告素材を効率的に作成できます。

また、バーチャル試着システムにi2iを組み込むことで、ユーザーの写真から仮想的に洋服を着せ替えられるようになり、EC サイトにおける購買体験の向上が期待できます。さらに、i2iを用いて生成された架空のモデル画像を活用することで、肖像権などの問題をクリアしつつ、多様な広告表現が可能になります。

関連記事：「画像生成AIで広告制作はここまで変わる！作成ステップ、事例完全解説」

エンターテイメントでの創作支援

i2iは、ゲームやアニメーション、映画などのエンターテイメント分野でも活躍が見込まれます。実写映像をアニメ調に変換したり、スケッチから背景イラストを自動生成したりするなど、クリエイターの創作活動を支援する用途が考えられます。

また、ゲームにおいては、ユーザーの好みに合わせてキャラクターやアイテムをカスタマイズする機能に応用できるでしょう。i2iを活用することで、制作コストの削減や制作期間の短縮、クオリティの向上などが期待できます。

ファッションやEC

ファッション業界では、i2i技術を使ったバーチャル試着が可能になります。顧客は、自分の写真を使ってさまざまな服装を試すことができ、実際に試着することなく購入の決定をサポートします。オンラインショッピングの体験の向上などが期待されます。

関連記事：「アパレル業界を生成AIが変える？効率化・生産性向上活用事例を徹底解説！」

教育分野におけるコンテンツ制作

歴史の授業などで使用する教材の作成にも、i2iが役立ちます。白黒の歴史写真をカラー化することで、生徒の理解度や興味を高められる可能性があります。

また、過去の風景をCGで再現する際にも、i2iを用いることで、リアリティのある画像を効率的に生成できます。美術の授業においては、著名な画家のスタイルを模倣する練習に活用できるかもしれません。

関連記事：「学校・教育現場で生成AI活用！メリット・導入事例・導入時のポイント徹底解説！」

歴史や過去の写真をカラー化

i2i技術を用いることで、歴史的な白黒写真をカラー化できます。また、過去の古い画像データも、色をつけたりと現代に分かりやすい形で変換できます。メディアや研究分野などでの活用が期待されます。

建築・不動産分野でのシミュレーション

建築や不動産の分野では、i2iを用いて、建物のリノベーションやインテリアのシミュレーションを行うことができます。設計段階において、i2iにより生成されたリアルなCG画像を用いることで、完成イメージを顧客に伝えやすくなります。

また、既存の物件の写真から、リフォーム後の姿を自動生成することで、顧客の意思決定を支援することも可能です。

関連記事：「建設・建築業界での生成AI活用法・事例徹底解説！効率化・品質向上のための注意点とは？」

アーティストやデザイナー

i2i技術は、アーティストやデザイナーにとって強力なツールです。例えば、油絵風のスタイル変換や、スケッチをリアルな絵画に変換することが可能です。これにより、アーティストは迅速かつ効率的に作品を生成し、創造性を広げることができます。

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i2iの著作権などの法的問題について

i2i技術は、急速に進化しており、その応用範囲は今後さらに広がると期待されていますが、著作権など法的問題が議題にあがっています。以下は著作権に関する考え方、最新の情報です。

i2i技術を使用して生成された画像の著作権は、一般的にその生成方法や使用されるデータセットに依存します。

例えば、元となる画像が既に著作権で保護されている場合、その画像を使用して生成された新しい画像も著作権の対象となる可能性があります。したがって、元の画像の使用許可を得ることが重要です。

日本における著作権対応

現時点で、i2i技術で生成されたコンテンツに対する著作権の扱いは明確には定められてはいませんが、既存の著作権法に基づいて判断されることが多いようです。生成元となる画像と生成された画像に対する依拠性と類似性が主な問題となります。

著作権を含めた法律に関することは、常に最新の情報をチェックし、随時適切な対応を行うことが大切です。

i2iの今後の発展

i2i技術は、急速に進化しており、その応用範囲は今後さらに広がると期待されています。ここでは、i2i技術の今後の展望を4つご紹介します。

高精度化とリアルタイム処理

i2i技術は、今後さらに高精度化が進むと予想されます。より高度なアルゴリズムや大規模データセットの活用により、生成される画像の品質が一層向上するでしょう。また、計算速度の向上により、リアルタイムでの画像生成も実現される予想ができます。

多分野での応用拡大

i2i技術は、クリエイティブ産業や医療分野だけでなく、農業、建設、製造業など多くの分野で応用が期待されています。これまで生成AIの活用が難しかった業界でも導入が進むでしょう。

ユーザーインターフェースの進化

i2i技術のユーザーインターフェースも進化し、より直感的で使いやすいものになると予想されます。より一般ユーザーでも簡単に使えるアプリケーションやプラットフォームが増えるでしょう。

法律と倫理の整備

i2i技術の発展に伴い、法律や倫理の整備も進むと考えられます。特に著作権やプライバシーの問題が重要視され、適切なガイドラインや規制が設けられるでしょう。これにより、技術の健全な発展と利用が促進されることが期待されます。

生成AIの事業活用で欠かせないガイドラインについてこちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

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i2iについてよくある質問まとめ

まとめ

i2i技術は、画像から画像を生成する革新的なAI技術であり、その応用範囲は多岐にわたります。この記事では、i2i技術の基本概念から具体的な利用シーン、そして今後の展望までを詳しく解説しました。

あらゆる産業や企業にとって、i2i技術をうまく活用することは効率性や競争力を高める上で大切なテーマとなるでしょう。