画像生成AIの目的と機能

目的

• テキストベースのプロンプトに基づいて、リアルな画像を生成する
• 生成された画像は、創造的で独創的なものであるべき
• ユーザーの意図を正確に反映した画像を生成する

機能

• 様々なスタイルの画像を生成できる
• 高解像度の画像を生成できる
• 生成された画像の品質が高い

データセットと学習方法

• テキストと画像のペアデータセット
• テキストのみのデータセット

• 敵対的生成ネットワーク (GAN) を用いる
• 変換学習を用いる
• 自己教師あり学習を用いる

評価指標

• Inception Score (IS): 生成された画像がいかにリアルで人間らしいかを評価する指標
• Frechet Inception Distance (FID): 生成された画像と実在の画像の間にどれだけ差があるかを評価する指標
• Human Evaluation: 人間が生成された画像を評価する

実装上の注意点

• 過学習を防ぐ
• 生成された画像の品質を向上させる
• 計算コストを削減する

プログラミングAIへの指示

• 上記の要件を満たす画像生成AIを設計・開発する
• 以下のデータセットを用いて画像生成AIを学習する
  • [データセット1の説明]
  • [データセット2の説明]
• 以下の評価指標を用いて画像生成AIの性能を評価する
  • [指標1の説明]
  • [指標2の説明]
• 以下の点に注意して画像生成AIを実装する
  • [注意点1の説明]
  • [注意点2の説明]

その他

上記はあくまでも一例であり、必要に応じて追加や変更を行う。

プログラミングAIの能力やデータセットの状況に応じて、指示を調整する。