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CGへの扉 Vol.66:偶然に任せない、生成AIにおける演出・調整の可能性

2024.9.19アート

CGへの扉 Vol.66:偶然に任せない、生成AIにおける演出・調整の可能性

生成AIのクオリティとはいったい何だろう?

CG/VFXが最も活躍している領域として、ハリウッド映画やネット配信の大作作品の特殊効果が挙げられます。こういった最先端のCG/VFXの制作の現場でも少しずつ生成AIの活用が一部始まっていますが、まだまだ限定的な作業領域に限られます。その一番の理由は、生成AIが出力した画像や動画を、監督や演出家が思い描いたように演出できず、後から微調整することが難しいことです。適切なプロンプトを提示すれば、想像以上の出力や、限りなく理想像に近い画像や動画が生まれるかもしれませんが、あと少しのところで、何か違和感があったり、余計なものが描かれていたりします。しかも、それらをうまく編集したり除去したりすることが簡単にはできません。

もちろん3DCGのツールを使って作られた映像も、演出によっては作り直さなければいけない場合もあります。けれどもその作り直しはどこをどう直せば良いのか分かった上での修正になるため、最終的には限りなく思い描いた映像に近づけることができます。さらに一部の3DCGツールでは、制作の工程や手順そのものを記録しながら制作するツールもあるので、それらを活用すれば修正箇所のみの変更で素早い修正結果が得られます。

こういった生成AIの出力が良い意味でも悪い意味でも「行きあたりばったり」の状況は、当たりかハズレか、何が出てくるのかわからないカプセルトイ(いわゆるガチャガチャ)やオンラインゲームで得られるくじ引きアイテムと同じ表現で、「生成AIガチャ」とも言われるようになりました。生成AIによっては、画像出力を4パターン示して、その中から選択してもらうといったやり方も、この生成結果が不定であることへの対処だと思われます。

Google ImageFX による “morikatoron AI Lab” の出力結果。高品質で破綻はありませんが、何かが違う気がします

生成AIを使って画像や動画、音楽を生成した場合、イメージ通りの生成物が得られない。思ったものと少し違うけれど、それはそれで完成しており、だんだんその成果物が一般的に見えてきて、判断できずに悩み始める現象が起きます。もちろんプロンプトを少し修正して的確なリクエストを出せば、少しは修正がなされますが、何度再生成しても、さらに変な方向へいってしまうことも多いでしょう。プレゼンテーションで使うサンプル素材等であれば、多少得られる結果はランダムでも利用可能な場合もあるかもしれません。しかし、限られた時間で期待通りの成果物が得られないとなると、期待値と生成物とが乖離してしまうのです。

またオリジナリティや多様性の面でも課題が表面化してきています。例えば生成AIのトレーニングデータに起因する、偏った文化の捉え方、衣服や食べ物、顔を描いた時に生成結果が偏ったり、どれも同じに見えたり、プロンプトを工夫したとしても同じような結果が導かれ、そのブレ幅が狭すぎる場合があります。生成AIの元となる大規模言語モデルによっても出力結果が異なるので、Replicateでは、様々な大規模言語モデルを比較することができ、得意不得意や、好みの結果を出しやすいモデルを試すことができます。これは気に入った優秀なアートディレクターや、デザイナーにお願いすると、細々と指示を出さずともいい感じに仕上げてくれるという状況に近いのかもしれませんが、生成AIに同じことを求めるのは、まだまだ早いのかもしれません。

ComfyUI-AdvancedLivePortraitによる事後編集

ComfyUI-AdvancedLivePortrait
https://github.com/PowerHouseMan/ComfyUI-AdvancedLivePortrait
https://www.youtube.com/watch?v=GVKfETcfL-M

ComfyUI-AdvancedLivePortraitは、画像生成AIのStable DiffusionをGUI(グラフィカルユーザインタフェース)で平易に利用できるようにするツールComfyUIを拡張したもので、AIを活用して生成された画像の顔の表情を微調整するための便利なツールです。このComfyUI-AdvancedLivePortraitを使用すると、顔の傾き、目線、口元、笑顔などを細かく編集し、単なる画像修正では得られない、破綻の無い生き生きとしたポートレートを作成することができます。

よくSNSに投稿されている写真で、加工されすぎて目や顎などが破綻している顔画像を見かけますがそういった不自然さはComfyUI-AdvancedLivePortraitにおいては皆無です。それぞれのパラメーターがカスタムノードとして提供されており、スライダーを使って3DCGツールで調整しているかのように簡単に表情を制御できます。生成AIによる出力だけでなく、サンプル写真からの表情抽出も可能で、生成AIの出力での利用に特化しているわけではありません。このComfyUI-AdvancedLivePortraitをインストール無しで、誰でも平易に利用できるWebサービスとして「AI Crew」というサービスが準備中のようです。

入力画像の表情から、目を見開いている状態、目を閉じている状態と、自由に事後編集できる

生成AIも演出、調整可能な流れに!?

Runway : Tools for human imagination
https://runwayml.com/product

高品質な動画生成AIとして注目を集めるRunwayでは、複数のバリエーションを素早く生成し、理想に近いものを素早く選んだり、舞台となる背景や場所を変更したり、照明をプロンプトで微調整するといった、より自由度のある使い方ができるようになってきています。また、ファー(毛髪や毛皮)といった3DCGでも特に扱いの難しい毛の表現も物理ベースで動きのスピードや毛並みの様子なども的確に表現できています。Runwayでは、炎や流体といった特殊効果も得意とする表現です。ただしその動きや量が自由に調整できるわけではありません。これらの機能に加えてマルチモーションブラシという最大5つまで画像の領域を指定できる機能によって、特定の物体や背景に対してプロンプトでディレクションすることが可能になっています。また映像を切り取っているカメラの画角やカメラ位置についても指示を与えることができます。

Runwayのマルチモーションブラシによって、修正指示を出したい被写体を指定している様子

まだまだ制限や表現への制約はありますが、これは実際の映像制作の現場で、いちど出来上がった素材に監督や作画監督が赤ペンで修正箇所を指示すると、それに応じてクリエーターが修正した成果物を作るといった、実際の制作の現場の流れに近いものがあります。

Runwayの最新バージョンRunway Gen-3 AlphaではVideo to Videoという動画像を元素材とした生成AIによる映像生成ができるようになりました。従来はテキストや静止画から数秒から数十秒の動画像を生成という流れでしたが、この Video to Video の流れを活用すると、「こう表現したい」という動画素材から、さまざまな映像を生みだすことにつながります。ただし現時点ではまだ10秒の映像を生成するにとどまります。例えば、普通に撮影した人物を宇宙服を着て月面にいるような映像に変化させたり、背景をまるでロケ地で撮影したかのように差し替えたり、実写の人物の表情を生かしたままで、キャラクター表現を変えたりできるのです。

このVideo to Videoの作業には、5秒以下の動画でRunwayの50クレジット(標準プランで約150円)、5秒以上10秒までの動画なら100クレジット(標準プランで約300円)の費用がかかります。月76ドル(約1,100円)の無制限プランでもクレジット数に上限があるため、一月あたり2250クレジットを超えた分は1000クレジットあたり10ドルで購入しなければなりません。この換算だと、90分の長編映画を試行錯誤をせずに一発で生成したとして、約500万円、5分のミュージックビデオであれば25万円程度で制作が可能となります。

CG嫌いで実写撮影にこだわることで知られるクリストファーノーラン監督の映画『インターステラー』では山脈を背景に巨大なトウモロコシ畑が登場します。一般的にトウモロコシは平地に栽培されるため、この近未来の資源不足に陥っている不自然な状況を実写で表現するために、約10万ドルの費用をかけて実際にトウモロコシ畑を作ったそうです。もちろん現時点での生成AIによる映像生成は、解像度の面でも、演出や表現の面でも実写映画にはかなわないかもしれません。けれども近い将来、ロケ地での実写撮影に膨大な費用を使うことと、限りなくリアルだけれども演出の効かない生成AI映像を採用することとのせめぎ合いになることもあるかもしれません。

Creating with Video to Video:Runwayによる動画から動画を生成する手順やフォーマットの制限などについて

生成AIのための元素材というアプローチ

各種生成AIがその品質や得意不得意、自由度、価格競争などでしのぎを削っている中、Runwayはノスタルジックな事例を紹介しています。日本では「写ルンです」の商品名で親しまれているフィルム一体型のカメラを使った映像作品の事例です。一昔前の商品だと思うことなかれ、最近ではZ世代の若者にその不完全さが支持され、リバイバルとなっています。写真現像の際に色調補正やデジタル化してSNS投稿なども可能になっているのです。Runwayのデモでは、このフィルム一体型のカメラのローファイでザラザラとした荒いフィルムの表現を生かし、フィルム一体型のカメラで撮影した写真を元に、生成AI動画の表現を一つの動画として制作しています。

この動画映像を観るとなんとも懐かしい感覚にとらわれるかもしれません。ここまでに紹介した Video to Videoの機能や、フィルム一体型のカメラからの動画生成から気づかされるのは、私たちは今度は生成AIのための素材を探す、素材を撮影することに注力していくのではないかということです。素材こそが一番の演出であると考えると、映像制作の基本に戻ったような気もします。今後は生成AIの特徴をうまくとらえた表現と素材により、生成AIをも自由に演出していくクリエーターが生まれてくるのかもしれません。

本連載の今後の予定:「CGへの扉」では、単なるAIの話題とは少し異なり、CG/VFX, アートの文脈から話題を切り取り紹介していきます。映像制作の現場におけるAI活用や、AIで価値が高まった先進的なツール、これからの可能性を感じさせるような話題、テクノロジーの話題にご期待ください。何か取り上げて欲しいテーマやご希望などがございましたら、ぜひ編集部までお知らせください。

CGへの扉

Vol.65:CGの祭典SIGGRAPH2024におけるAI活用の潮流

Vol.64:不祥事とは無縁、生成AIが生み出す広告映像の違和感

Vol.63:ライバル? いえいえ思想が違います。Google I/O、Apple WWDCにみるAI戦略の違い

Vol.62:AIによるフェイク画像さえも新しい表現方法に

Vol.61:AIの影響を受ける素材ビジネスの生存戦略

Vol.60:AIは世界を認識したのか? Soraが描き出す物理世界

Vol.59:生活に浸透するAI、身の回りの「弱い」AI

Vol.58:生成AIによる映画産業の業務の置き換えはどこまで可能か?

Vol.57:AIを活用したCG論文紹介 #SIGGRAPHAsia2023 より

Vol.56:ハリウッド映画の自動生成も間近か? AI動画の可能性

Vol.55:AdobeMAX2023開催。生成系AI全盛のSneaks

Vol.54:SIGGRAPH 2023基調講演における注目のAIトピック

Vol.53:CGの祭典SIGGRAPH50周年にみるAIの台頭

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Contributor:安藤幸央

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