どうも、カーブミラーです。
今回は、DALL-Eについて、ChatGPTにお尋ねします。本当はDALL-E3について尋ねたいのですけど、さすがに知識がありませんよねw
本記事は、ChatGPT（無料版）で
行なっております。GPT4での確認
はできておりません。あしからず。
画像生成AIのDALL-E3が
GPT-4Visionと接続されて、
画像生成のやり方も
変わっていきそうです。
チャットによる
最初の指示の修正を
していくことが
可能なわけです。
また、DALL-E3は
指問題やラーメン娘問題にも
対応しているそうです。
（BingのImage Creator使用）
さて、
やっていきますか。
DALL-Eのことを知っているか？
与えるプロンプトに書き方は？
区切り文字はあるか？
一文か複数の文章か？
日本語よりも英語？
フォーマットは必要？
プロンプトの長さに制限ある？
DALL-Eとの接続はしているか？
それから、
GPT-4Visionの仕組みを
尋ねています。
では、どうぞ。
User
画像生成AIのDALL-Eをご存知ですか？
ChatGPT
はい、DALL-EはOpenAIが開発した画像生成AIモデルです。DALL-Eはテキストの説明を受けて、それに合った画像を生成することができます。例えば、「緑色の雲に覆われたピザ」などの説明に対して、その内容に合った独自の画像を生成することが可能です。DALL-Eは、テキストと画像のクリエイティブな統合を実現するために設計されており、非常に興味深いアプリケーションが期待されています。
User
そのDALL-Eに与えるプロンプトには、どんな情報が必要ですか？
箇条書き（説明不要）でお願いします。
ChatGPT
DALL-Eに与えるプロンプトに必要な情報は以下の通りです:
- 生成したいオブジェクトやシーンの説明
- 色や形状などの詳細な特徴
- 背景や環境の設定
- 画像の構成要素に関する詳細（例: "大きな赤いりんごの木"）
- 必要な画像の数量や配置に関する指示
これらの情報をプロンプトに含めることで、DALL-Eはより具体的な画像を生成するのに役立ちます。
User
箇条書きで書くべきですか？ それとも何かの記号で区切るべきですか？
ChatGPT
DALL-Eに与えるプロンプトは、通常、テキストで記述されることが多いです。箇条書きや特定の記号で区切る必要はありません。単純な自然言語で説明を提供すれば、DALL-Eはその説明に基づいて画像を生成しようと試みます。たとえば、以下のように説明を書くことが一般的です：
"大きな青い空に赤い風船が浮いています。"
このように、直感的で具体的な説明を提供することで、DALL-Eはその内容に合わせた画像を生成することができます。
User
プロンプトは、一文で済ませるべきですか？ それとも簡単な文章をいくつも用意すべきですか？
ChatGPT
プロンプトは一文で済ませることもできますし、複数の簡潔な文を用意することもできます。どちらを選ぶかは、生成したい画像の詳細やコンセプトに依存します。
一文のプロンプトが十分に具体的で、DALL-Eが望む結果を生成できる場合、一文だけで問題ありません。しかし、複数の文を使用することで、より詳細な指示を提供し、望む結果をより確実に得ることができることもあります。適切なアプローチは、生成したい画像の複雑さや詳細に依存しますので、状況に合わせて使い分けることが重要です。
User
日本語よりも英語のプロンプトの方が精度が高い、と聞いたことがあります。本当ですか？
ChatGPT
一般的に、DALL-Eは英語のプロンプトに対して日本語のプロンプトよりも精度が高いとされています。これは、DALL-Eが訓練データの中で英語のテキストにより多くの情報を基に学習しているためです。そのため、英語のプロンプトの方が、より正確で望んだ結果を得やすいことがあります。
ただし、日本語のプロンプトでも多くの場合、良い結果が得られることがあります。DALL-Eは多言語のサポートを向上させるために訓練されており、日本語にも対応しています。経験に基づくトライアンドエラーを通じて、適切な日本語のプロンプトを見つけることができます。英語と同様に具体性や詳細を提供することが、良い結果を得るために役立つことが多いです。
User
プロンプトにフォーマットを用意すべきでしょうか？ むしろ、用意せずに書くべきでしょうか？
ChatGPT
プロンプトのフォーマットを用意するかどうかは、個人の好みやニーズに依存します。一般的には、プロンプトを書く際に特定のフォーマットを用意する必要はありません。自然な言葉で説明を提供することが重要です。ただし、一貫性を持たせるために、いくつかのルールやガイドラインを考慮することは役立つことがあります。
以下は、プロンプトの作成にあたって考慮できるいくつかのガイドラインです：
-
具体性: 説明が具体的で詳細な情報を含むように心がけましょう。DALL-Eは具体的な指示を理解しやすく、それに従った結果を生成しやすいです。
-
単純明快: 不要な情報を省き、簡潔な説明にすることが良い結果を得るための秘訣です。
-
自然な言葉: 自然な言葉やフレーズを使用して、機械学習モデルにとって理解しやすいプロンプトを書きましょう。
-
複数のプロンプトの試行: 初めての試行で望む結果が得られない場合、複数の異なるプロンプトを試してみて、最良の結果を得るための方法を見つけましょう。
フォーマットはあくまでガイドラインであり、自分が最も効果的だと感じる方法でプロンプトを書くべきです。
User
プロンプトの長さについて、何か制限などはありますか？
ChatGPT
プロンプトの長さには制限が存在します。具体的な制限は、使用しているDALL-Eのバージョンやプラットフォームによって異なります。通常、テキストプロンプトの最大文字数は、数百文字から数千文字の範囲で設定されています。
例えば、一般的な制限として、テキストプロンプトが数百文字以下であることが一般的です。長いプロンプトを使用しすぎると、モデルが理解しにくく、処理に時間がかかることがあるため、適度な短さを保つことが重要です。
プラットフォームやサービスを使用する際には、その特定の制限に関するガイドラインを確認することが大切です。一般的に、簡潔かつ明確なプロンプトが最良の結果を得るために役立つことが多いです。
User
現在のあなたは、DALL-Eと接続はしていませんよね？
ChatGPT
はい、正確です。現在のChatGPTはDALL-Eなどの特定のAIモデルと直接接続していない独立したシステムです。私はテキストベースの質問と応答に特化しており、画像生成などのタスクは直接処理できません。DALL-Eなどの画像生成AIモデルは、異なるアーキテクチャとプラットフォームで提供されています。
User
将来的な話になりますが、もし接続された場合、チャットによる画像の修正をすることになると思われます。正しいと思いますか？
ChatGPT
将来的にAIモデルが画像生成に関する機能を強化し、チャットによる画像修正が可能になる可能性はあります。これまでのAIの進化を考えると、画像生成と編集の分野での向上は期待されています。
しかし、具体的な進展は技術の進歩や個々のプラットフォームに依存するでしょう。将来的には、テキストを使った指示によって画像を生成し、さらに編集することができる可能性があります。ただし、倫理的およびプライバシーの考慮が必要であることも忘れてはなりません。画像編集の能力が向上すれば、それに伴う倫理的な問題もクリアにする必要が生じるでしょう。
User
DALL-Eがほかの画像生成AIと違う点を教えてください。
メリットデメリットを教えてください。
箇条書き（説明不要）でお願いします。
ChatGPT
DALL-Eの特徴と他の画像生成AIとの違い、メリット、デメリットを箇条書きで示します:
DALL-Eの特徴:
- テキストから画像を生成
- クリエイティブな画像生成が可能
- テキストと画像の統合が得意
DALL-Eのメリット:
- テキストベースの指示で多様な画像生成が可能
- 複雑なコンセプトや抽象的なアイデアを表現できる
- イメージ生成とテキスト生成の融合により新しいクリエイティブな可能性
DALL-Eのデメリット:
- 文脈に依存し、正確なプロンプトが必要
- 生成された画像の品質は一貫性に欠けることがある
- 倫理的な懸念とプライバシーの問題が浮上することがある
ここで、
GPT-4Visionについて
尋ねてみます。
User
ここから話題を変えます。
画像を扱うAIとして、画像解析分野もあります。
将来的に、それが接続されて、画像解析・ChatGPT・画像生成AIが連携した場合、どのような用途が考えられますか？
箇条書き（説明不要）でお願いします。
できる限りの数を出力してください。
無理に出力する必要はありません。
ChatGPT
異なるAIモデルが連携することで考えられる用途:
- ソーシャルメディアでの不適切なコンテンツの検出と削除
- 自動キャプション生成付きの写真整理アプリ
- オンラインショッピングでの商品の自動認識と提案
- 医療画像の自動解析と診断支援
- 犯罪捜査での犯人特定や証拠の収集
- 教育分野でのカスタマイズされた学習コンテンツの生成
- 観光業での観光スポット情報提供
- 自動運転車の障害物検知と反応
- 環境保護と生態系監視
- インテリアデザインの支援と提案
- 視覚障害者向けの物体認識と説明
- コンピュータゲームでのリアルタイムの環境生成
- 製造業での品質管理と欠陥の検出
- 食品業界での食材の品質管理
これらは、異なるAIモデルの連携によって実現できる多くの用途の一部です。AIの連携により、効率的でクリエイティブなソリューションが生まれる可能性があります。
User
ここに音声の入出力が加わったら？
ChatGPT
音声の入出力がAIモデルと画像解析、ChatGPT、画像生成AIと組み合わさった場合、さらに多くの用途が考えられます。以下はその例です：
- マルチモーダルなコンテンツ生成: テキスト、画像、音声を組み合わせたクリエイティブなコンテンツの生成
- 視覚障害者向けの音声案内付き画像認識: 写真の内容を音声で説明する
- マルチモーダルなコンテンツの自動生成: プレゼンテーション、教材、動画などの生成
- ソーシャルメディアコンテンツ生成: マルチモーダルな投稿の自動生成
- テキストに対する音声説明: テキストを音声に変換し、読み上げる
- 音声に対するテキスト応答: 音声入力に対してテキストで応答生成
- 医療分野でのマルチモーダルな診断支援: 画像、テキスト、音声を組み合わせて診断支援
- 車載AIでのユーザーインタラクション: 音声と画像を組み合わせた自動車内の情報提供
- マルチモーダルなデジタルアシスタント: ユーザーとのコミュニケーションを音声、画像、テキストの組み合わせでサポート
音声の入出力を備えたAIシステムは、コンテンツ生成、アクセシビリティ、ユーザーインタラクション、診断支援など多くの分野で革命的な変化をもたらす可能性があります。
ChatGPTさんが
考えられるのは
まぁ、こんなものでしょうね。
多くが、
マルチモーダルなコンテンツを
生成するのが、
目的になっていますね。
さまざまな業界
（農業・林業・漁業も含む）に
使われていくことも
充分に考えられます。
もちろん、
ChatGPTさんの代わりの
AIが使われるとは
思います。
わざわざ
生成AIを使う必要は
ありませんからね。
そうして、
空いた空白は、
ChatGPTさんたち生成AIが、
私たちの仕事を
軽くしてくれて
仕事を
増やしてくれますw
えっ？
少なくなるんじゃないの？
って思いますよねw
はい、増えます。
もちろん、
仕事内容も変わってきます。
なぜ、増えるのか。
ひとつの仕事に
関わる時間が
AIによって、かなり減る。
一週間の仕事が、
三日四日あれば、
終わるわけですから
仕事を増やして
いける余地が
増える、
と経営者なら
考えます。
だから、
仕事をとってこよう、と
せっせと営業して
くるわけです。
もちろん、
需要はないわけでは
ありませんから、
それなりに得られます。
内容の是非は
あると思いますけどねw
また、個人レベルでも
副業にできる余地が出てきます。
本業に響かない程度に。
なんか、
DALL-Eの話が
違う話になって
しまいましたねw
でも、
画像生成AIを
使う際には、
ChatGPTさんのような
文章生成AIを
活用するのは
有用だと思います。
実際、
私もそうしています。
しかも、
ChatGPTさんと
Bingさんを交互に使用して。
みなさんも
画像生成する際には、
文章生成AIを
利用してみてください。
今回は、ここまで。