【AI秘話】ChilloutMix生みの親が語る、日本の画像生成AI業界における可能性
この記事は、二本立てのうちの後半です。
前半の記事をご覧になっていない方は、こちらをご覧ください。
WEELメディア事業部です。
みなさん！今SNSで話題の「AIグラビア」ってありますよね。
この度なんとAIグラビアの元祖、TASUKUさん（@TASUKU2023）へのインタビューが実現しました！
TASUKUさんは、リアルなAI美女が生成できちゃうStable Diffusionの派生モデル「ChilloutMix」を作られた方。顔出しありでTVに出演されたこともある、AIアートの伝道師なんです。
ということで前回に引き続き、TASUKUさんへのインタビュー記事2本目！今回はStable Diffusion界隈で活躍する、日本人コミュニティのすごさをお届けします。
Stable Diffusion界隈で日本人が活躍中
TASUKUさんへのインタビューの中で、以下のような話題が出てきました。
WEELそういえばStable Diffusionのユーザーコミュニティ内で、日本の方が結構活躍なさっていると思うんです。
TASUKUさんそうです！日本からもめっちゃ貢献してます。
WEELですよね！すごいと思うんですよ。
WEELそれなら「日本人コミュニティが与えたステーブルディフュージョンへの影響」みたいな記事を出しちゃいたいです！
ということで今回は、Stable Diffusion界隈で活躍する日本人コミュニティに焦点を当てて、インタビューの内容をお届けしていきます。
そもそもStable Diffusionが広まった理由
WEEL画像生成AIは数あれど、ユーザー主体で次々と拡張機能がリリースされているのはStable Diffusionぐらいだと思うんですよ。
WEELここまでStable Diffusionが普及した理由について、TASUKUさんはどうお考えですか。詳しくお聞かせください！
TASUKUさんモデル開発がStabilityAIの社内だけで完結していたら、ここまで広まらなかったんじゃないでしょうか。
TASUKUさん最大の理由としてはオープンソース化、つまりユーザーが主導して一気に新しいモデルを派生させてきたことにあるかなと。
TASUKUさんユーザー側からの拡張機能の追加も盛んにおこなわれてLoRAや階層マージが盛んになりました。
WEELそうだったんですね！
LoRA Block Weightは日本発の拡張機能
爆発的に広まったStable Diffusionでは、日夜ユーザーのコミュニティ内から新たな拡張機能が登場しています。その中でも今回は、日本発の画期的な拡張機能についてTASUKUさんのお話が聞けました。
WEEL日本発のStable Diffusion拡張機能で「これはすごい」っていうものがあったら、教えていただけませんか？
TASUKUさん「LoRA Block Weight」ですかね。これが登場してから、LoRA階層ができるようになったんです。
TASUKUさん階層マージもそうなんですけど、このLoRA階層は日本人コミュニティ発なんで。これでだいぶStable Diffusionの画像の表現のしやすさが変わりましたね。
WEELそのLoRA階層と普通のLoRAの違いを教えていただいてもいいですか？
TASUKUさんそうですね。まずLoRAって顔のタッチだけでなく、背景や衣装にも影響するんです。
TASUKUさんだけどやっぱり、顔だけとか手だけとかで、タッチを変えたいじゃないですか。そこで階層の概念が出てくるんです！
Stable DiffusionのLoRAは合計17の階層に分かれています。そして各階層については、背景・衣装・顔などの要素を含んでいるのが特徴です。
そのため、LoRAを有効にしたい階層とその中の要素を選ぶことで
このようにある程度狙いを定めて、画風が変えられます。これがLoRA Block Weightでできる処理、LoRA階層なんです！
参考記事：GitHub – hako-mikan/sd-webui-lora-block-weight
日本人コミュニティの結社「AiHUB」
現在、TASUKUさんは「AiHUB / AIHUB株式会社」のアーティストとしても活躍中です。そのAiHUBの起源は、生成AI界隈のおける日本人コミュニティなんだとか。今回はAiHUBの活動内容について、TASUKUさんからお話が聞けました！
AiHUBでのTASUKUさんの目標
WEELTASUKUさん的に、日本人コミュニティで叶えていきたい目標ってありますか？
TASUKUさんクリエイター側のアニメ会社さんとか出版社さんを追っていると、画像生成AIを使いたいっていう要望が聞こえてくるんです。だから、その要望は叶えていきたいなと思いますね。
WEELめちゃめちゃいいことだと思います。
TASUKUさんそれで僕が所属している「AiHUB」のほうで、生成AIを使ってクリエイティブを加速させる方法がないかっていうのは結構探してますね。
AiHUB結成の秘話
WEELそのAiHUBについて、結成の経緯を詳しく聞かせていただいてもよろしいでしょうか？
TASUKUさんもともと2022年の秋からStable Diffusionのユーザー同士のコミュニティが母体になっています。
WEELなるほど。
TASUKUさんそのコミュニティとしては、海外勢に取られる前に日本国内にちゃんと還元できるようなAI文化を発展させるのが悲願だったんですよ。
TASUKUさんただ、それを実現するならGPUが必要じゃないですか。だから、そのコミュニティで集まってAiHUBとして法人化して、計算資源を確保してますね。
WEELあ、そうだったんですね！めちゃくちゃいい話ですね……
ということはAiHUBって、いわゆるオープンソース界隈の結社みたいなものなんですか?
TASUKUさんそうですね。 だから有名モデルの作者が多数在籍してますし、拡張機能の改善に貢献している人も多く在籍してますよ。
AiHUBの目指す未来
WEELなるほど。先ほどおっしゃっていた日本人コミュニティの悲願、つまりはAiHUBの目標って具体的にはどういった内容なんでしょうか？
TASUKUさんそうですね、昔「モデルリーク」があったじゃないですか。
WEELありましたね。
TASUKUさんあれもかなり歯がゆいものがあって。今のStable Diffusion派生モデルって結構、マージ元にリークモデルが混入していたりするんです。つまり不正なモデルに汚染されてる感じですね。
TASUKUさんそういう、個人じゃ解決できない問題をみんなで集まって解決したいなと。だからAiHUBではGPUを調達して、権利上の問題をクリアしたモデルを作ろう、みたいな活動をやってますね。
WEELそのモデルというのは、オープンソースにするご予定で？
TASUKUさんいや、今はオープンにするようなモデルは作っていません。
TASUKUさん「オプトイン方式で集めた学習データを、改ざんの難しいブロックチェーンで管理する」っていうモデルを検討しているんですよ。これ「アニメチェーン構想」っていう、僕から発信していきたい活動ですね！
WEELなるほど。ぜひぜひ応援したいです！
それにしても画像生成AIって、いろいろ批判の的にされがちですよね。
TASUKUさんそうなんですよ。リアル系もディープフェイクやポルノのイメージが定着しちゃうと、心理的なハードルができちゃいますよね。
印象に残ったAiHUBでのお仕事
WEEL最後に一つ！これまでにAiHUBで関わってこられたお仕事で、印象に残っているものってありますか？
TASUKUさん2ヶ月前にAiHUBでお受けした案件をお見せしましょう！
TASUKUさんこれは「BEYBLADE X」のMVですね。同時期のAI動画のなかでは多分、一番綺麗な仕上がりになっています。
WEELへー、すごい！この動画って、3DCGと生成AIの合わせ技なんですよね？
TASUKUさんそうですね。クレジットを見てもらいたいんですけど、一度モーションアクターさんに踊ってもらって動画を撮ってます。それを3DCGと生成AIでより綺麗にしていますね。
TASUKUさんこのMVを全部3Dで作ろうとすると本当に大変なんで、やっぱりAIがあって助かりましたね。
WEELすごいですね！いい成果物を最後に教えていただきました。
ありがとうございます。
WEELこれからも日本人コミュニティやその結社・AiHUBから、革新的な画像生成技術が出てくるかもしれません。今後の動向も要チェックですね！
画像生成AI界の日本人コミュニティは影の功労者
今回はTASUKUさんへのインタビュー記事2回目、「StableDiffusionにおける日本人コミュニティの貢献」ついてお届けしました。以下でもう一度、日本人コミュニティの足跡を振り返っていきましょう！
● Block Weight：生成AIに階層マージの概念をもたらした
● AiHUB：生成AI文化の発展と国内への還元を目指す
● アニメチェーン構想：学習データの正当性担保を狙う
このように彼らは、日本の未来を陰ながら支える功労者なのです。
ですがそれでも「AI＝悪」ではありません。弊社としては今後も、日本人コミュニティを応援していきたい所存です！
現在TASUKUさんは「AiHUB / AIHUB株式会社」にて、著作権問題を克服した画像生成AIの開発を目指しています。AiHUBの活動内容については、こちらをご覧ください。
→AiHUBのトップページ
前編の記事をご覧になっていない方はこちらをご覧ください。
最後に
いかがだったでしょうか？
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