AI | とりめで！

このアプリはAndroid,及びiOSのアプリとして提供されており、それぞれGoogle PlayやAppStoreからインストールすることができます！なお、iOS向けには「Google アプリ」の一部としてGoogle レンズの機能が提供されています。以下にOSごとのストアへのリンクを用意しましたので、こちらからアプリを入手してください。

Google Play

Androidの方は以下のリンクからインストールできます。

Google Lens - Apps on Google Play

Translate words, identify plants, find products, & more—using just your camera

AppStore

iOSの方は以下のリンクからインストールできます。

‎Google アプリ

‎ワンタップでいつもの Google へ。検索をはじめ Discover で興味ある最新情報を受けとれます。Google レンズを使って、カメラから目の前のものを検索したり、手書きの文字をコピーできたり、翻訳や買い物をすることも。 Goog...

2. アプリを起動する

インストールしたらアプリを起動しましょう。インストールが完了していれば、以下画像のようにアプリが表示されるようになります。それぞれのOSにあった画像を参照して、アプリを起動してください。

Androidは「レンズ」アプリ

iOSは「Google」アプリ

3. Google レンズを起動する(iOSのみ)

Androidの方はこの箇所は読み飛ばしてください。

iOSの方は以下画像のような画面になります。この時点ではまだGoogle レンズは起動していません。ここからGoogle レンズを起動します。「検索」と表示されている箇所の右側にカメラのマークが表示されます。これをタップしてGoogle レンズを起動してください。

4. Google レンズを利用して鳥の種類を見分ける

以降はiOSとAndroidで操作の差がないので、Androidの画面を示してご説明します。

これでGoogle レンズが起動できたので、いよいよ実際にこれを利用して鳥の種類を見分けていきます。Google レンズが起動すると、以下のような画面になります。ここで「カメラで検索」と表示されている箇所をタップしてください。

ちなみにこの画面から端末の保存された画像を対象とした解析も可能にはなっていますが、本記事では取り扱いません。

タップすると以下のような画面になります。ブログに貼るために真っ黒な背景となっていますが、実際はカメラの映像が映ります。ここで、初回起動の場合はアプリがアクセス許可の設定を求めることがありますので、その場合はアプリの指示に従ってアクセスを許可してください。

この状態になれば、いよいよGoogle レンズを利用して鳥の種類を知ることができるようになります！カメラに鳥の姿を収めて、虫眼鏡マークのボタンをタップしてください。うまくいけばカメラに収めていた鳥の種類が画面に表示されます！例えば以下画像のようにシジュウカラさんに対して利用すると、見事にシジュウカラと認識してくれていることがわかります。

以上がGoogleレンズを利用した野鳥の種類を特定する方法になります。これであなたも野鳥マスターになれます！

Google レンズをいろいろな鳥さんに試してみる

シジュウカラさんは上手く認識できましたが、一例だけでは偶然かもしれなくて精度はわからないですよね。他の鳥さんでも試してみましょう！

オオタカ

見事にオオタカと正しく認識できています！

シロハラ

シロハラも問題ないですね！

アオゲラ

Googleはアメリカの企業ですが、日本固有種のアオゲラも見事に識別できています！

エナガ

エナガさんもバッチリですね！

Google レンズで楽しい野鳥観察ライフをはじめましょう！

以上から分かる通り、Google レンズによる鳥の種類判別は非常に簡単で精度が高いです！本記事では5つの野鳥を試しましたが、私自身の経験からこれ以外の公園などで見かける大半の鳥についてもGoogle レンズで判別が可能となっており、大変信頼できるものだと判断しています。

私も野鳥観察を始めたばかりの頃は、種類の分からない鳥を撮影した際に、カメラのモニターに映した鳥の写真に対してGoogle レンズを利用して鳥の種類を学びました。

Googleレンズは簡単に扱え、しかも無料で使うことができます！鳥の種類を覚えられない、辞書や図鑑を購入できずに野鳥観察に踏み出せない、鳥の種類を判別する方法がわからない、そういった悩みをお持ちの方も、ぜひGoogleレンズを活用して、楽しい野鳥観察ライフに踏み出してみてはいかがでしょうか？

この鳥は何？話題のGPT-4搭載のBingに聞いてみた！

ぷれすら — Sun, 19 Mar 2023 03:39:51 +0000

野鳥観察などの際に「これってなんの鳥なんだろうか？」と疑問に思ったことはありませんか？今はインターネットで見られる野鳥図鑑もありますが、鳥の種類も多いので慣れないうちはそれらを活用しても何の鳥なのか知るのはなかなか難しいです。

こんなときにその鳥の特徴を入力すると、その鳥の種類を教えてくれるようなものがあると便利ですよね！もしかしたら最近話題のAIであるGPT-4が利用されたBingであれば教えてくれるかも！と思い、試してみました！

GPT-4とは？
試してみる
結論

GPT-4とは？

本題に入る前に軽くGPT-4についてご説明します。

GPT-4はインターネット上の大量のテキストデータから学習して、人間が話すような自然な文章を作ることができるプログラムです。このプログラムは人間が入力した言葉や画像に対して適切な返答や文章を生成することができます。GPT-4以前にGPT-3.5やGPT-3といったプログラムもありましたが、これらよりもずっと多くのデータを学習しており、その分だけ精度や信頼性が高くなっています。どれだけ優れた性能をしているかというと、アメリカの司法試験に合格するレベルにまでなっているそうです。

OpenAI は、ChatGPT Plusの有料契約者が利用できるGPT-4を発表しました。これまでのGPT-3.5とはどこがちがうのでしょうか。

そんな優れたGPT-4をMicrosoftの検索サイトであるBingから利用することができます。

新しい Bing が OpenAI の GPT-4 上で稼働 - News Center Japan

新しい Bing が、マイクロソフトが検索用にカスタマイズした GPT-4 で動作していることをお知らせします。

実際に使ってみるとこんな感じです。

質問の内容から検索を行い、回答を行ってくれます。見事に正しい回答を行ってくれました！

これだけ優れたプログラムであれば、きっと鳥の特徴を言葉で伝えると、適切な鳥の種類を教えてくれるのではないでしょうか？とても期待してしまいます。

試してみる

それでは実際に試してみましょう！

答えとして想定している鳥さんを用意し、その特徴を文章でBingに入力し、想定している鳥さんを見事言い当てる事ができるかどうか、実験してみたいと思います。

なお、このブログを執筆した時点のBingには会話のスタイルを指定する機能があるのですが、これは「バランス」を選択しています。

1. シジュウカラ

まずは定番の野鳥さんである、シジュウカラさんについて聞いてみましょう！シジュウカラの特徴としては以下のようなものが挙げられます。

サイズがスズメより小さいくらいの小鳥
- ぱっと見でここまで詳しくサイズを認識するのは難しいと思われるため、Bingにはスズメと同じくらいと伝えてみます
背中は鮮やかな緑色
頭は黒く、頬が白い
お腹にネクタイのような模様がある
日本に生息する
都市でも樹木があるところであればよく見かける

それではこの特徴をBingに伝えてみましょう！

おや？間違った回答が返ってきてしまいました。なぜでしょうか？

理由はBingの検索によるもので、AIが行ったのと同じ検索を実行すると、トップにアオジが来てしまいました。これを参照したことにより間違った回答を行ってしまったようです。

それでは検索を実行させないで回答するようにお願いしてみましょう。

アオジよりはまだ近い気はしますが、違いますね。回答の内容も全く事実と異なるものになってしまっています。GPT-4にはシジュウカラとメジロの区別がつかないようでした。

2. カワセミ

気を取り直して他の鳥さんも試してみましょう！次はカワセミを試してみます。カワセミの特徴は以下の様な所が挙げられます。

サイズはスズメより少し大きいくらいの小鳥
- ぱっと見でここまで詳しくサイズを認識するのは難しいと思われるため、Bingにはスズメと同じくらいと伝えてみます
背中が青色、お腹がオレンジ色
水に飛び込む
池の周辺に生息する
長く尖った嘴を持つ
日本に生息する

それではこの特徴をBingに伝えてみましょう！なお、こういった長文の質問を投げるとシジュウカラの際と同じく検索により精度が悪化する事象がよく見かけるため、同じく検索は実行しないようにお願いしています。

今度は正しく「カワセミ」と回答してくれましたね！ただし、補足として記述された日本の国鳥であるという情報は誤っていますね。結構いい加減な回答をしてしまうことも多いようです。

3. マガモ

最後にカモ類代表としてマガモについて聞いてみます！マガモの特徴は以下の様な所が挙げられます。

頭が緑色、首に白いリング模様がある
体が白色
嘴が黄色
水に浮かんでいる
冬によく見られる
日本に生息する

この内容で聞いてみました！

残念ながら誤った回答となってしまいました。

大ヒントとしてカモ類であるという追加情報も与えてみましょう。

それでも誤った回答となってしまいました。

結論

3種類の鳥について、その特徴を伝え当てることができるかを実験しましたが、正答に至ったのはそのうちの1種類だけで、精度は大変悪いと言わざるを得ない結果となりました。GPT-4の性能は大変素晴らしそうだと期待していたのですが、この領域ではまだまだ活用は難しそうです。

なお、AIとうまくやり取りする方法は日進月歩で進化しており、より適切な方法で会話を行ったり、より多くの特徴を伝えることで、精度を向上させることは可能かとは思います。ただし、これ以上利用方法を工夫したり、特徴を述べるところに苦労するくらいだったら、素直に野鳥図鑑を見たほうが早そうだと感じたため、そこまでは行いませんでした。あくまでそれらの代わりにもっと楽に鳥さんの種類を特定する方法を知りたかったのが目的であるためです。

残念ながら今のところこういった用途にGPT-4を活用したBingを活用することは難しいというのが現時点での結論になりましたが、AIの進化は非常に早いです！一年、半年、もしかしたら一週間後にも進化を果たし、適切な回答を行ってくれるようになるかもしれません。ぜひ今後に期待しましょう！

画期的なノイズ除去ソフト「DxO PureRAW 3」が発表されました！

ぷれすら — Thu, 16 Mar 2023 13:43:31 +0000

DxO PureRAW 3が発表されました！

画期的な RAW 写真強化ソフトウェアの DxO PureRAW 3 が、DeepPRIME XD でフォトグラファーに驚異の画質を提供

DXO Labs SASのプレスリリース（2023年3月16日 09時00分）画期的な RAW 写真強化ソフトウェアの DxO PureRAW 3 が、DeepPRIME XD でフォトグラファーに驚異の画質を提供

DxO PureRAW 4

DxO PureRAW 4は、新旧問わず、あなたのすべてのカメラとレンズをブーストする革新的なソフトウェアです。どんなワークフローにもスムーズに組み込むことができ、DxO の専用ラボで作成された独自のレンズプロファイルに加え、比類のないノ...

DxO PureRAW 3は、RAWデータを画像処理ソフト向けに最適化するソフトウェアです。DxOの最新人工知能テクノロジーDeepPRIME XDが搭載されており、業界をリードするノイズ除去とRAW画像強化を提供します。また、レンズシャープネスを補正し、カメラのパフォーマンスを引き出します。

DxO PureRAW 2と比べると、DxO PureRAW 3は以下の点で進化しています。

キューシステムに対応し、複数のファイルに対して異なる設定を適用する場合にも一括で処理できるようになりました。
DeepPRIME XDに対応し、ノイズ除去とディテール復元性が向上しました。
Adobe Lightroom ClassicやAdobe Photoshopなどの画像処理ソフトとの連携が改善されました。

以上がDxO PureRAW 3についてのざっくりとした説明になります。

私は旧版となったDxO PureRAW 2を愛用していて、本ブログやSNSにアップする写真は基本的にDxO PureRAW 2で加工を行っています。ディティールを損なわずにノイズだけを抑制する最適化が本当に素晴らしいと感じていて、高画素機とテレコン付き超望遠レンズという被写体を大きく撮れる代わりにノイズの出やすくなるような構成でも、ノイズをきれいに消してくれてデメリットのみを帳消しにしてくれます。

もっぱらRAWから画質を最適化したRAWを生成し、更に他の現像ソフトで編集するためのソフトウェアではあるのですが、私の場合はDxO PureRAW 2から直接JPEGを生成し、そのままインターネットにアップすることが多いです。若干本来の用途からハズレてる気もしないですが、その後の処理を行わなくても満足できるほどの最適化を行ってくれるので大変捗ります。

このようにPuraRAW 2の時点で既に素晴らしいと感じていて愛用していたのですが、それがさらに進化したとのことで大変気になっています。PureRAW 3には体験版も用意されているとのことなので、そのうち時間を作って野鳥さんを対象にした際の画質比較を行ってみようかなーと思います。良い結果なら乗り換えてみます！

鳥の写真をAIで高解像度に！AIで超解像を行う「Upscayl」を使ってみる

ぷれすら — Mon, 24 Oct 2022 14:58:42 +0000

鳥さんの写真をなんとか高解像度で撮影できないか悩んでいるぷれすらです！

鳥さんの撮影って難しいですよね。被写体は小さく、羽毛は細かく、難しい要素ばかりです。少しでも解像感が落ちてしまうようなミス(手ブレ, 距離が遠すぎる, 絞りの設定を間違える, フォーカス位置の間違えetc…)を犯してしまうと露骨にそれが写真に現れてしまいます。

こういった難しさがあるからこそ、野鳥撮影が楽しいという側面もあるとは思います。しかし、それはそれとしてもっと楽に鳥さんの魅力を余すこと無く伝えられるような、綺麗な写真を作りたい、という自分もいます。そこで、本記事では、AIの力で超解像処理を行い、画像の解像度を上げるソフトウェア「Upscayl」を試してみようと思います！

Upscaylとは
Upscaylを試してみる
比較結果
わかったこと

Upscaylとは

UpscaylはAIを利用し画像の解像度を上げる事ができるソフトウェアです。現在でも画像の解像度を上げる方法は既にいくつか存在はします。しかし、それらは基本的にはシャープネスか、ノイズのどちらかが犠牲になるため、所謂「解像感」(解像度ではないです)だったり、「品質」が高い画像に仕上げるのはなかなか難しいという特性がありました。画像編集に手を出した方であれば、ただ解像度の設定を増やしてもいい感じの画像が得られなかった、という経験をしたことは一度くらいはあるのではないでしょうか？

UpscaylはAIを活用することで簡単にノイズを増やさずシャープネスを向上させ、高品質な高解像度画像を得る事ができます。AIを使うとなると結構時間がかかるのではないか？という点も解決しており、GPUを活用することで、比較的高速に超解像処理を実行できます。但し、この点はデメリットにもなっており、現状は外付けのGPUを導入しないと動作しません。ご注意ください。

使い方は以下「ｋ本的に無料ソフト」様の記事が参考になります。お試しの際はぜひ参照してみてください！

Upscayl - ｋ本的に無料ソフト・フリーソフト

各種画像ファイルを、AI の力で綺麗に拡大してくれるソフト「Upscayl」。

Upscaylを試してみる

一般的な画像拡大技術(バイキュービック法)と比較してUpscaylがどの程度優れた超解像を行えるのかを試してみようと思います。

以下手順で比較していきます。

オリジナルの画像を用意する
オリジナルの画像を縮小した縮小画像を作る
各手法で縮小画像をオリジナルの画像と同等のサイズに戻した復元画像を作る
オリジナルの画像と復元画像を比較し、どの手法がオリジナルに近い状態に復元できているかを調べる

オリジナルの画像として、本サイトが現時点でヘッダーに設定しているカワセミさんの写真を用意しました！

これを縮小した画像が以下の通りです。なお、Upscaylがピクセル数を4倍に増やす仕様となっているため、これに合わせてオリジナル画像を1/4に縮小した画像となっています。

この画像をどれだけオリジナルの画像に近づけられるかで勝負する、という感じです！

比較の際に使用したソフトウェアは以下の通りです。

Upscayl v1.5.5
GIMP 2.10.14
- バイキュービック法による画像拡大に利用
- https://www.gimp.org/

比較結果

まずは一般的な手法として、バイキュービック法で拡大した画像を見てみましょう！

どうでしょうか？ピクセル数は増えて解像度はオリジナルの画像と同等にまで戻っていますが、シャープネスが足りておらず、品質の良い写真とは言えないですね。

次に、Upscaylを利用して拡大した画像を見てみます。Upscaylは写真向けには「Sharpen Image」と「General Photo」の二種類の画像拡大方法を提供しています。まずはGeneral Photoで拡大したものです。

どうでしょうか？バイキュービック法によるものと見比べてみるとわかりやすいですが、ジャギーやノイズが抑えられており、かなりオリジナルの品質に近づけられているのではないでしょうか？流石に細かい羽毛や羽の質感すべてを再現できてはいないですが、画素数を4倍にまで増やしているにも関わらず破綻しない画像を生成できている点は凄いなーと思います。バイキュービック法では見られたような背景部分のノイズがこちらでは見られない点も嬉しいところです。

UpscaylでSharpen Imageを選択して拡大したものを見てみましょう。

General Photoよりも更に細かい部分が描き込まれている事がわかります。General Photoの時点でも十分に良い品質の写真だとは思いますが、Sharpen Imageでは特に羽毛の境目などがよりはっきりと描かれており、名前の通りシャープネスがかなり意識されているようです。しかも、それでいてGeneral Photoの際と同じく背景のノイズが増えていないです。鳥のような細かい書き込みが重要な被写体を対象とする場合は、こちらを選択すると良さそうですね！

最後に、General Photo、Sharpen Imageそれぞれの手法で生成した画像を並べて比較してみます。

シャープネスの具合がかなり違うのがわかると思います。前述の通り鳥のような被写体の場合にはやはりSharpen Imageの方が適していると思いますがいかがでしょうか？

わかったこと

本記事ではUpscaylを利用した超解像技術を試してみました！一般的な手法であるバイキュービック法と比較し、より高品質な超解像が行えることが記事中の比較で分かりました。更に鳥のような細かい書き込みが重要な被写体の場合はSharpen Imageを設定した超解像が有効のようでした。

珍しい鳥さんを見かけて撮影したものの、機材の限界だったり、撮影ミスをしてしまったなどでボツにしてしまっている写真がたくさんあります。そういったものを今後Upscaylで救い、より多くの方に鳥の魅力を届けられるような作品にできれば良いなーと思います！

AI(Stable Diffusion)に鳥の絵を描いてもらう

ぷれすら — Mon, 10 Oct 2022 10:58:09 +0000

いよいよ秋に入り涼しくなりつつ、鳥枯れの季節も終りを迎え、野鳥撮影を再開していこうと考えているぷれすらです！

以前、以下の記事にてAI(Stable Diffusion)を活用した鳥の画像生成に取り組んでみました。

Stable Diffusionを利用してAIに鳥の画像を作ってもらおう！

「Stable Diffusion」というキーワードをご存知でしょうか？昨今話題の画像を生成するAIで、画像を表現するワードを渡すことで、そのテキストにマッチする表現を含んだ画像を生成することができます！鳥好きのみなさんは日常的に可愛い鳥...

こちらでは現実に存在する鳥の写真の生成を試みてみました。写真も良いですが、もっと自由な絵やイラストなども作ってみたいですよね！そこで、本記事では写真ではなく絵を描いてもらうことに取り組んでみましたので、その結果を共有します！

AIに絵を描いてもらうには？
やってみる
わかったこと

AIに絵を描いてもらうには？

以前の記事で試した「flying cockatiel」だったり、「Robin bathing in a puddle under a blue sky」のように、描いてほしいものを率直に表現したテキストを渡すと基本的には現実に即した写真としての画像が出力されます。Stable Diffusionに絵を描いてもらうには、ここで渡すテキストに工夫を施す必要があります！

どのような工夫が必要なのか、それは描いてほしい絵のスタイルに近い画家の名前も渡す、というものです！

例えば、ゴッホのようなスタイルの絵がほしければ「Van Gogh」と、葛飾北斎のようなスタイルの絵がほしければ「katsushika hokusai」と、それぞれ画家の名前を渡すことでその画家のスタイルに近い画像が出力されるようになります。

やってみる

それでは実際にやってみましょう！「bird illust, Van Gogh」というテキストを渡して作成された画像がこちらです。

確かにゴッホっぽいスタイルの絵が出力されました！絵として破綻しているような箇所は見られず、きちんと成立していますね！あまり美術方面に詳しいわけではないですが、一つの作品として成り立つレベルのものができていると思います。もっと高画質にすることができれば、印刷して額縁に入れて、部屋に飾りたいくらいです！

次に、「bird illust, katsushika hokusai」というテキストを渡してみます。

どうでしょうか？北斎！という感じの鳥の絵が出力されましたね！あまり日本では見られ無さそうなビジュアルの鳥さんなので、そういった背景の部分ではどうしても矛盾が生じてしまうところではありますが、好きなスタイルで描かれた鳥さんの絵が欲しい！という望みはこれで叶えられそうです！今回、単に「bird illust」と非常に抽象的なテキストを渡したため、より具体的な表現を行うことで鳥の種類を指定することもできそうですね。

但し、これらの写真はただテキストを渡してできたわけではありません。Stable Diffusionの出力する画像の品質はかなりランダムで、これらの画像はそれぞれ20枚ほど出力した中で一番良さげなものを選んでいます。例えば、以下のような望んでいない画像が生成された場合もありました。

鳥がいない絵

破綻してしまっている絵。鳥っぽいなにかな気はする

このテキスト以外にも色々なパターンを試してみましたが、出力の当たり外れが激しい傾向にあるのはどういったテキストであっても共通してそうです。

わかったこと

Stable Diffusionに画家の名前を含むテキストを渡すことで、生成される画像のスタイルをその画家のスタイルに似せる事ができました！これで好きな画家さんに寄せたスタイルで同じく好きな鳥さんの絵を作ることができそうです！

また本筋とは外れますが、ここまでStable Diffusionを触ってみて、品質の高い画像を得るための扱い方もある程度見えてきました。「品質」という数値で表しにくい人それぞれの基準で画像を評価するのは難しいところもあります。そのため、1枚2枚出力してそのテキストが出力できる画像の品質を決めてしまうのではなく、出力画像の方向性だけ確認し、問題無さそうであれば数十枚単位で同じテキストで生成し、目視で良さげなものを選んでいくのがStable Diffusionとの良い付き合い方かと思います！

Stable Diffusionを利用してAIに鳥の画像を作ってもらおう！

ぷれすら — Mon, 29 Aug 2022 15:52:45 +0000

「Stable Diffusion」というキーワードをご存知でしょうか？
昨今話題の画像を生成するAIで、画像を表現するワードを渡すことで、そのテキストにマッチする表現を含んだ画像を生成することができます！

鳥好きのみなさんは日常的に可愛い鳥の写真やイラストを見ることで癒やしを得ているかと思いますが、自分が見たいと思った鳥さんの画像を自由に作ることができたら嬉しいですよね！
今回、そんな理想を実現するために、「Stable Diffusion」を利用したWebサービスである「Dream Studio」を試してみたのでその結果を共有してみます！

https://dreamstudio.com/create/

DreamStudioについて
実際に試してみる
試してみてわかったこと

DreamStudioについて

冒頭でも軽く触れましたが、DreamStudioというのはStable DiffusionというAIを簡単に扱えるようにしたWebサービスです。Stable Diffusion単体で使うのはそれなりに知識を要求されたり、高い性能を持ったPCが必要になるので敷居が高いのですが、DreamStudioを利用することでそういった難しさを取り払い、誰でも手軽にStable Diffusionを使った画像生成を行うことができます！

DreamStudioの詳細な使い方はKAI-YOU様の以下の記事がとても参考になります。
https://kai-you.net/article/84547

実際に試してみる

早速適当なワードを渡して試してみましょう！出力画像のみ4枚に設定、その他の設定は特に変更せず、「飛んでいるオカメインコ」の写真が出力されることを期待して、「flying cockatiel」というテキストを渡してみました。その結果が以下になります。

ちょっと目が真っ黒で怖いですが、たしかにインコやオウムっぽい特徴をした鳥が翼を広げて飛行中の画像が出力されました！ただ、可愛いかどうかでいうともう少し…!という感じですね。

他のテキストも試してみましょう！「青空のもと、水たまりで水浴びをするヨーロッパコマドリ」の画像が出力されることを期待して、「Robin bathing in a puddle under a blue sky」というテキストを入力してみます。先程よりも詳細に情報を盛り込んでみましたがどうでしょうか？その結果がこちらです。

今度はかなり綺麗でかわいい画像が出力されました！バッチリ水たまりに佇むヨーロッパコマドリの画像が生成されています！水浴び中かどうかでいうと微妙な感じはしますが、かわいい写真なので個人的には許容範囲かと思いました！

更に試してみましょう。「森の池を埋め尽くすオシドリの群れ」が出力されることを期待して、「A flock of mandarin ducks fills a forest pond」というテキストを入力してみます。

オシドリに似ているようで、全く異なる鳥のような生物がたくさん存在する画像が出力されました。オシドリの画像はうまく生成できないのかな？と思い「mandarin duck」とだけ入力して一枚だけ画像を生成してみました。

やはりオシドリと似ているようでかなり異なる鳥の画像が生成されてしまいました。どうやらオシドリはうまく生成することができないようでした。ここでもしやと思い日本固有種であるアオゲラを表現する「Green woodpecker」も試してみると

という感じで、それっぽいけどやはり違うなーという画像が生成されてしまいました。どうやらうまく生成できる鳥の種類には偏りがあるようです。

試してみてわかったこと

ここまで、DreamStudioを利用した鳥の画像生成を試してみて、わかったことをまとめてみます！

DreamStudioを利用した鳥の画像生成は可能
ワードを工夫するとかわいい(私の主観ですが)鳥の画像生成も可能。シチュエーションなども画像に反映されるため、見たい鳥の画像をある程度自由に生成することができそう
鳥の種類によってはうまく生成することができない場合もある
- DreamStudioが利用しているStable Diffusionを開発した企業・Stadibility AIに所在しており、そういった地域に馴染みの薄い種類の鳥の画像はうまく生成できないのだろう((専門的な話になりますが、こういったAIを作成するためにはそのAIが学習するための教師となるデータが必要になります。精度の高いAIの開発にはこういったデータを大量に収集する必要があるのですが、その中に含まれていなかったり、数が少ない種類のデータはAIもうまく学習することができません。今回の場合だと、企業の所在地であるイギリス周辺において写真を集めやすい鳥の場合はうまくデータを集めることができ、画像の生成もうまくいくようです。反対に日本固有種のようなイギリスと関連の薄い鳥の場合だとデータを多く収集することができておらず、それによってAIによる画像生成の精度も低くなってしまうのでしょう。))と思われます。ヨーロッパコマドリのようなイギリスに馴染み深い鳥の画像が上手に生成できている点から開発者の地域によるバイアスがありそうなことが推測できます。

ワードを解釈してそれに合った画像を生成できる点については凄いとは言え、やはり万能とはいかず、うまく生成できる鳥の種類に限りはありそうでした。特に、日本でよく見かける鳥の画像生成には難がありそうな点が残念ではありますが、このあたりの特徴を抑えた上で利用するのであれば十分に鳥さんの姿を楽しむという目的で利用することができそうな手応えを感じることが出来ました！目的の画像を得るためにいろいろ試行錯誤しながらワードを考える作業もなかなか楽しいところがありましたし、今後もより深掘って触ってみて、その結果を共有していければと思います！