AI画像生成革命
AI画像生成の仕組み、今日何ができるか、プロンプトの質が出力品質をどう決めるかを理解する。
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テキストから画像へ
「猫が椅子に座っている」——この5語をDALL-E、Midjourney、Stable Diffusionに入力すれば画像が生成されます。猫です。椅子の上に。技術的には正しい。
しかし面白くない。プロとして使えない。デザイナーが作ったようには見えない。
では:「ミッドセンチュリーモダンの椅子に座る茶トラ猫、窓から差し込む午後の暖かい光、浅い被写界深度、35mmフィルム写真スタイル、アースカラー」
まったく異なる結果。同じツール。違いはプロンプトです。
このコースで学ぶこと
- 構造化されたプロンプト構文で効果的な画像プロンプトを構築
- アート運動やスタイル語彙をAI画像に適用
- 意図的なレイアウト、パースペクティブ、フォーカルポイントで構図を設計
- 生成画像を評価・反復して望む結果に到達
- DALL-E、Midjourney、Stable Diffusionの各プラットフォームの特性を比較
- 商用ライセンス要件を判断
AI画像生成の仕組み
拡散モデル(DALL-E、Midjourney、Stable Diffusionの基盤技術)の動作:
- 学習: 数百万の画像-テキストペアから関連付けを学習。「夕日」は暖色、地平線、グラデーション。「水彩画」は柔らかいエッジ、筆跡、紙のテクスチャ
- 生成: プロンプトを受け取り、ランダムノイズから出発。学習した関連付けに基づいてステップごとに精製
- 出力: 多くの精製ステップを経て、ノイズがプロンプトに合った一貫した画像に
重要な洞察: モデルは人間のようにプロンプトを「理解」するのではなく、言葉を訓練中に学習した視覚パターンにマッピングします。つまり:
- 具体的な言葉ほど予測可能な結果を生む
- アート語彙が特定のビジュアルスタイルを解放する
- 語順や強調が出力に影響する
3つの主要プラットフォーム
| プラットフォーム | 最適な用途 | 強み | 注意点 |
|---|---|---|---|
| DALL-E | 初心者、リアル画像、テキスト描画 | 直感的、指示に忠実 | Midjourneyほどアーティスティックではない |
| Midjourney | アート系、イラスト、コンセプトアート | 美的品質が最高 | Discord操作の学習コスト |
| Stable Diffusion | 最大の自由度、カスタムモデル、バッチ処理 | 完全カスタマイズ可能、ローカル実行 | 技術的セットアップが必要 |
良いプロンプトの4要素
- 具体的な被写体 — 「人物」ではなく「30代のショートカーリーヘアの女性」
- 明確なスタイル — 「油絵風」と「映画的写真」はまったく異なる結果
- 意図的な構図 — フレーム内の配置、カメラアングル、フォーカルポイント
- ムードと雰囲気 — ライティング、カラーパレット、感情的トーン
✅ 確認クイズ: 「山の風景」という曖昧なプロンプトと「ゴールデンアワーの雪を被った山脈、静かな高山湖に反射、前景にワイルドフラワー、ドラマチックな雲、風景写真スタイル」という構造化プロンプトの違いは何か?(構造化プロンプトは被写体、ライティング、要素、スタイル、色の各方向をAIに与える。曖昧なプロンプトはAIに「どんな山でもいい」と伝えるだけで、予測不能な結果になる。)
まとめ
- プロンプトがAI画像品質の最重要要素——ツールではない
- AIモデルは訓練中に学習した視覚パターンに言葉をマッピング
- 具体的で構造化されたプロンプトが曖昧な説明を圧倒的に上回る
- DALL-E、Midjourney、Stable Diffusionはそれぞれ明確な強みを持つ
- 良いプロンプトには被写体、スタイル、構図、ムードの4要素を含める
次のレッスン
次は「プロンプトの解剖学」——効果的な画像プロンプトの正確な構造、すべての画像作成に使う構成要素を学びます。
理解度チェック
まず上のクイズを完了してください
レッスン完了!