マルチモーダル・サービス
画像生成AIとは?
読み: がぞうせいせいえーあい英語: Image Generation AI更新日: 2026-06-23
画像生成AIとは、テキスト指示などから画像を生成するAIです。広告、デザイン、資料作成などに使われます。
生成AIパスポートG検定
関連表記: 画像生成AI / 画像生成 / Image Generation / Text-to-Image
試験で問われるポイント
- プロンプト、ネガティブプロンプト、Seedなどの基本を押さえます。
- 著作権、肖像権、商用利用条件に注意します。
- Stable DiffusionやDALL-Eなどの例が出ます。
具体例
プレゼン資料用のイメージ画像や広告案のたたき台を作る用途があります。
混同しやすい点
- 生成画像は常に著作権上自由に使えると考える。
- 解像度を上げれば不自然さが必ず消えると考える。
関連問題で復習
G検定ディープラーニングの応用例
画像文検索、文章からの画像生成、視覚言語対話、複数タスクの統一入出力に対応するモデルの組合せとして、最も適切なものはどれか。
生成AIパスポート生成AI(ジェネレーティブAI)
ChatGPTのImage Generationの代表的な使い方として最も適切なものはどれか。
AWS AI PractitionerAI・機械学習の基礎
店舗の写真に写っている商品や人物を検出し、ラベルや位置情報を取得したいと考えています。独自モデルの学習や人手のラベル付けから始めず、学習済みの画像分析機能を使う場合に適したサービスはどれですか。
AWS AI Practitioner基盤モデルの活用
画像生成で特定の要素や表現を出力に含めたくない場合に使う「ネガティブプロンプト」の説明として、最も適切なものはどれですか。
G検定ディープラーニングの応用例
対応ペアによる画像変換、非対応の二領域間変換、畳み込みによる画像生成を使い分けたい。GAN系モデルの対応として最も適切なものはどれか。
G検定ディープラーニングの応用例
データ生成タスクの種類として、最も適切な組合せはどれか。
G検定ディープラーニングの応用例
マルチモーダルタスクと入出力の対応として、最も適切なものはどれか。
G検定ディープラーニングの応用例
一枚の設計画像から別スタイルの画像を作る機能と、複数視点の写真から任意視点を描画する機能を作りたい。適切な技術の組合せはどれか。