AIを使って写真から人物を除去する方法 | ステーブルディフュージョン | ラマクリーナー

AIを使って写真から人物を除去する方法 | ステーブルディフュージョン | ラマクリーナー

目次

1. はじめに
2. AIモデルについての理論 2.1 画像補間とは？ 2.2 コンボリューションと畳み込みニューラルネットワーク 2.3 着実な理解力を持つAIモデル 2.4 ラマモデルの特徴 2.5 MITモデルの特徴 2.6 ステーブルディフュージョンモデルの特徴
3. 実践的な利用方法 3.1 ラマモデルの使用方法 3.2 ラマモデルの結果 3.3 MITモデルの使用方法 3.4 MITモデルの結果 3.5 ステーブルディフュージョンモデルの使用方法 3.6 ステーブルディフュージョンモデルの結果
4. モデルの比較 4.1 ラマモデル vs MITモデル vs ステーブルディフュージョンモデル 4.2 モデルの結果の比較
5. より良い結果を得るためのテクニック
6. 結論
7. 参考資料

第1章: はじめに

いつもお忙しい中、また一つのビデオに戻ってきていただきありがとうございます。今日は、画像から不要なオブジェクトを除去する方法について話します。例えば、背景の人を取り除いたこの写真のように、私が行ったものです。撮影前の写真と、その後の写真があります。また、別の例として、入力画像とその結果を示す写真があります。背景の人を動かしました。おそらく、自分でそれをやりたいと思っているのでしょうね。でも、とても簡単です。特に、Photoshopのスキルは必要ありません。1分、または5分くらいかかることもありますが、新しいAIモデルを使えば、簡単に適用できます。素晴らしい結果が得られます。まずは、それぞれのAIモデルの仕組みについてお話します。AIモデルが実際にどのように機能し、オブジェクトや人物を背景から除去できるのかに興味がある方もいるでしょう。それでは、一緒にご覧ください。

第2章: AIモデルについての理論

2.1 画像補間とは？ 画像補間とは、一部の画像情報が欠落している画像に対して、AIモデルが欠落した部分を補完することを指します。AIモデルは、補完するための現実的で妥当なコンテンツを提供するよう学習する必要があります。

2.2 コンボリューションと畳み込みニューラルネットワーク コンボリューション層は、画像の特徴を抽出するための重要な要素です。畳み込みニューラルネットワークは、畳み込み層を積み重ねて使用することで、画像の特徴を学習します。しかし、局所的な特徴の抽出には向いていますが、画像全体の関係性を理解するのは難しいです。

2.3 着実な理解力を持つAIモデル 画像補間においては、AIモデルが画像全体の構造やパターンを理解する必要があります。こういった制約に対処するために、ディープラーニングモデルはさまざまなテクニックを取り入れることがあります。

2.4 ラマモデルの特徴 ラマモデルは、AIモデルの一つであり、背景からオブジェクトを除去することができます。実際、多くの場合、ラマモデルを使用して望ましい結果を得ることができます。ただし、ベンチマークテストでは他のモデルより性能が低いことが示されています。

2.5 MITモデルの特徴 MITモデルは、トランスフォーマーを使用しており、グローバルな受容野を持つことができます。このモデルは、他のモデルと比較して高いパフォーマンスを発揮し、一部のユーザーから絶賛されています。

2.6 ステーブルディフュージョンモデルの特徴 ステーブルディフュージョンモデルはテキストから画像を生成するためのものであり、不要な部分をマスクすることもできます。テキストを使用してマスク領域を補完することができます。

第3章: 実践的な利用方法

3.1 ラマモデルの使用方法 ラマモデルを使用するためには、画像をアップロードし、不要な部分をマスクしてください。モデルはこのマスクを使用してオブジェクトを除去します。

3.2 ラマモデルの結果 ラマモデルを使用した結果は、速くて簡単に得ることができます。ただし、他のモデルと比較して性能はやや劣っています。

3.3 MITモデルの使用方法 MITモデルはトランスフォーマーを使用しており、グローバルな受容野をもつことができます。画像をアップロードし、不要な部分をマスクしてください。

3.4 MITモデルの結果 MITモデルを使用した結果は、他のモデルよりも高い性能が期待されます。ただし、実際の利用時には性能がやや低下することがあります。

3.5 ステーブルディフュージョンモデルの使用方法 ステーブルディフュージョンモデルは、テキストから画像を生成するために使用されます。テキストプロンプトを使用してマスク領域を補完することができます。アップロードした画像にテキストプロンプトを追加して結果を確認してください。

3.6 ステーブルディフュージョンモデルの結果 ステーブルディフュージョンモデルは最も強力なモデルですが、インフェレンスには時間がかかります。ただし、テキストプロンプトを使用することで、よりリアルな結果を得ることができます。

第4章: モデルの比較

4.1 ラマモデル vs MITモデル vs ステーブルディフュージョンモデル ラマモデルは最も軽量なモデルであり、速い結果が得られます。MITモデルは高いパフォーマンスを持ち、ステーブルディフュージョンモデルは最高の結果が得られますが、インフェレンスに時間がかかります。

4.2 モデルの結果の比較 モデルによって結果が異なるため、柔軟に使い分けることが重要です。実際の結果は、マスクの描画方法やテキストプロンプトによっても異なる場合があります。

第5章: より良い結果を得るためのテクニック

ステーブルディフュージョンモデルを使用する場合、テキストプロンプトを使用して結果を制御できます。適切なテキストプロンプトを使用することで、よりリアルな結果を得ることができます。

第6章: 結論

今回のビデオでは、AIモデルを使用して画像から不要なオブジェクトを除去する方法を紹介しました。軽量なモデルから高性能なモデルまで、さまざまなオプションがあります。写真やマスクをアップロードし、モデルを選択して結果を確認するだけで、簡単に不要なオブジェクトを除去することができます。

第7章: 参考資料

• Llama Cleaner
• MIT Image Inpainting Tool
• Stable Diffusion Model