主なジェネレーティブAIのバックエンド技術の種類と活用方法

ジェネレーティブAIには様々な種類があり、それぞれバックエンド技術の違いによって特徴や活用方法が異なります。ここでは簡単にジェネレーティブAIのバックエンド技術を解説します。

公開日: 2023.5.16

主なジェネレーティブAIのバックエンド技術の種類と活用方法まとめ

ジェネレーティブAIの種類特徴最適な用途の例
GAN (Generative Adversarial Network)2つのモデル、生成器と識別器、を競わせてデータを生成する。リアリティの高い画像や音声の生成に使用される。画像生成、音声合成、デザインの自動生成
VAE (Variational Autoencoder)データの潜在的な特徴を学習し、新しいデータを生成する。画像、音声、テキストなどの生成に使用される。画像生成、音声合成、異常検知
RNN (Recurrent Neural Network)過去の情報を記憶しながら次のステップを生成する。自然言語処理や時系列データの予測に使用される。言語モデリング、文章生成、音楽作曲
Transformer自己注意メカニズムを使用してシーケンスデータを生成する。自然言語処理や画像生成に使用される。自動翻訳、文章生成、画像生成
StyleGAN (Style-based Generative Adversarial Network)GANの一種で、高解像度の写真リアリズムのある画像生成に特化している。フォトリアリスティックな画像生成、アート作品の創造
DALL-E (Differentiable Neural Network to Generate Innovative Images)テキストの記述に基づいて画像を生成するAIモデル。画像の詳細な制御や非現実的な画像の生成が可能。テキストからの画像生成、クリエイティブなイラスト制作
DeepDreamニューラルネットワークの内部表現を視覚化し、既存の画像に幻想的な視覚効果を付加する。アート作品の生成、画像の変換と拡張
MusicVAE音楽の潜在的な特徴を学習し、新しい楽曲を生成する。自動作曲、音楽のリミックス
Sketch-RNNスケッチの潜在的な特徴を学習し、新しいスケッチを生成する。自動スケッチ生成、デザインの補完
Pix2Pix入力画像と対応する出力画像のマッピングを学習し、画像のスタイル変換や画像修復に使用される。イメージトランスフォーメーション、画像修復、スタイル変換

文章生成系のAIのバックエンド技術

文章生成系のAIで主流なのは、Transformerでしょう。Chat GPTなどの「GPT」や、Google Bardの「PaLM 2」、「BERT」がTransformerを利用しています。

ジェネレーティブAIの種類特徴最適な用途の例
Transformer自己注意メカニズムを使用してシーケンスデータを生成する。自然言語処理や画像生成に使用される。自動翻訳、文章生成、画像生成
RNN (Recurrent Neural Network)過去の情報を記憶しながら次のステップを生成する。自然言語処理や時系列データの予測に使用される。言語モデリング、文章生成、音楽作曲
GAN (Generative Adversarial Network)2つのモデル、生成器と識別器、を競わせてデータを生成する。リアリティの高い画像や音声の生成に使用される。画像生成、音声合成、デザインの自動生成

画像生成系のAIのバックエンド技術

画像生成系AIのバックエンド技術では、DALL-E (Differentiable Neural Network to Generate Innovative Images)、GAN (Generative Adversarial Network)、VAE (Variational Autoencoder)などが主流です。

ジェネレーティブAIの種類特徴最適な用途の例
GAN (Generative Adversarial Network)2つのモデル、生成器と識別器、を競わせてデータを生成する。リアリティの高い画像や音声の生成に使用される。画像生成、音声合成、デザインの自動生成
VAE (Variational Autoencoder)データの潜在的な特徴を学習し、新しいデータを生成する。画像、音声、テキストなどの生成に使用される。画像生成、音声合成、異常検知
StyleGAN (Style-based Generative Adversarial Network)GANの一種で、高解像度の写真リアリズムのある画像生成に特化している。フォトリアリスティックな画像生成、アート作品の創造
DALL-E (Differentiable Neural Network to Generate Innovative Images)テキストの記述に基づいて画像を生成するAIモデル。画像の詳細な制御や非現実的な画像の生成が可能。テキストからの画像生成、クリエイティブなイラスト制作
DeepDreamニューラルネットワークの内部表現を視覚化し、既存の画像に幻想的な視覚効果を付加する。アート作品の生成、画像の変換と拡張
Sketch-RNNスケッチの潜在的な特徴を学習し、新しいスケッチを生成する。自動スケッチ生成、デザインの補完

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