　どうも、カーブミラーです。

　今回は、画像解析は、GPT-4とCode Interpreterのどちらでやってるかを調べました。

本記事は、ChatGPT（有料版）
で行なっております。画像は
ありません。あしからず。

　ニュースはないので、
　　さっそく本題です。

　今回は、
　　画像解析を
　　　GPT-4とCode Interpreterの
　　　　どちらでやってるのかを
　　　　　調べました。

　“調べた”とはいえ、
　　解析させたら
　　　Code Interpreterが
　　　　動かなかったので
　　　　　“絶対にGPT-4だ”と
　　　　　　思っただけ
　　　　　　　なんですけどね😅

　それでも
　　ChatGPTさんに
　　　尋ねてみました。

user
画像解析を依頼した際に、それはあなたが行なっているのですか？　CodeInterpreterが行なっているのですか？

GPT-4o
画像解析を行う場合、基本的には私（ChatGPT）がその役割を果たしています。しかし、技術的な処理や高度な分析が必要な場合は、Code Interpreter（Pythonツール）が関与することがあります。たとえば、画像内のデータを処理するためにPythonコードを使用したり、データを計算したりする際には、Code Interpreterが役立ちます。

一方、画像そのものを生成したり、解析結果をテキストとして提供したりする場合は、私が直接行っています。このため、場合によってはどちらも関与することがありますが、役割は異なります。

user
つまり“再現して”と言われた場合、あなたが解析している？

GPT-4o
はい、その通りです。「再現して」と言われた場合、私がその画像の内容を解析し、可能な限りその内容をテキストや他の形式で再現します。Code Interpreter（Pythonツール）は、データ処理や計算が必要なときに使用されるので、画像の再現そのものは私が行います。

user
あなた自身が解析する場合、どのくらいの解析ができますか？
できるだけ詳しく教えてください。

GPT-4o
私が画像を解析する場合、主に以下のような内容を把握し、解釈することができます。ただし、実際の解析の深さや精度は限られており、高度な専門的分析には向いていません。

1. 基本的な物体認識

物体認識: 画像内にある主要な物体やシーンを認識できます。たとえば、人、動物、建物、自然の風景などを識別します。
文字認識: 画像内のテキストを読み取ることができ、内容をテキストデータとして抽出できます（OCR）。

2. 色や形の特徴

色彩分析: 画像の主な色合いやパレットを識別し、どの色が支配的かを理解します。
形状識別: シンプルな形状やパターン（円、三角、四角など）を認識します。

3. シーンの理解

シーンのコンテキスト: 画像がどのようなシーンを表しているか（例：屋外の風景、室内のシーン、都市の様子など）を解釈できます。
アクティビティの推測: 画像に基づいて、人々がどのような活動をしているのかを推測できます（例：スポーツ、食事、会話など）。

4. 感情や雰囲気の推測

感情認識: 人物の表情から感情を推測することができます（例：笑顔、悲しそうな表情など）。
全体の雰囲気: 画像全体の雰囲気やテーマ（例：暖かい、冷たい、楽しげ、暗いなど）を理解します。

5. 画像内の構造

構図の理解: 画像の構図やレイアウト（例：中央に物体が配置されている、左右対称など）を把握できます。
奥行きと遠近感: 画像の中で遠近感や奥行きを認識し、物体の相対的な位置関係を推測します。

6. 複雑なシーンの限定的な理解

複数の要素が含まれる複雑なシーンでは、主要な要素は認識できますが、細部や高度な文脈を完全に理解するのは難しいことがあります。

7. 創造的な再現

画像の内容を元に、新たに画像を生成する場合、その内容に基づいてイメージを再現したり、補完したりすることができます。ただし、これは正確な再現というよりも、参考にした新しい画像の生成に近いです。

以上のように、私が行う解析は主に視覚的な特徴や基本的な内容を捉えることが中心です。専門的な画像解析や高度な技術的処理が必要な場合は、専用のツールや専門家が必要になることがあります。

user
簡単に言うと？

GPT-4o
簡単に言うと、私は画像の中の物体や色、シーン、感情などを基本的に認識できますが、細かい専門的な解析や非常に複雑な内容の理解は得意ではありません。基本的な内容を把握して、簡単に説明することが得意です。

user
解析する画像サイズは、影響するのでしょうか？

GPT-4o
はい、画像のサイズは解析に影響します。大きな画像や高解像度の画像の場合、より多くの詳細が含まれているため、細かい部分まで認識しやすくなります。一方で、低解像度や小さなサイズの画像では、細部がぼやけたり、見えにくくなったりするため、正確な解析が難しくなることがあります。

ただし、非常に大きな画像でも、処理する際にリソースが多く必要になるため、場合によっては時間がかかることがあります。そのため、解析の精度と速度のバランスを考えると、適度なサイズの画像が最も効果的に解析できると言えます。

user
サイズは最小いくつから最大いくつまでが解析可能でしょうか？

GPT-4o
解析可能な画像サイズには厳密な制限はありませんが、一般的には以下の範囲が目安となります。

最小サイズ

約32x32ピクセル程度から解析可能です。ただし、このサイズでは非常に限られた情報しか得られず、細かいディテールや複雑な内容を認識するのは難しいです。

最大サイズ

**数千ピクセル（例: 4000x4000ピクセル）**程度の画像でも解析可能です。非常に大きな画像では、細部まで認識できますが、処理に時間がかかる場合があります。

この範囲であれば、画像の内容を把握し、適切に解析することが可能です。それ以上大きな画像やそれ以下の小さな画像では、解析の精度や速度に影響が出ることがあります。

　詳しく尋ねてみると
　　いろいろとわかりますね。

　みなさんの
　　作品制作の糧に
　　　なれば、幸いです。

　今回は、ここまで。

　PS.

　昨日（2024/08/13）の記事で
　　“無料版では
　　　ファイルアップロードできない”
　　　　と書いてしまいましたが、
　　　　　いつのまにか
　　　　　　できるように
　　　　　　　なっていました。

　大変、失礼致しました🙇

　なお、すでに記事には
　　このことを追記してあります。
【ChatGPT＋Code Interpreter】で画像をアップスケールしてみました。