AIF基盤モデルのアプリケーション
企業が画像生成AIを利用して商品イメージを作成しています。生成結果に人物や文字が不要な場合、それらが頻繁に含まれてしまいます。この問題を最も直接的に改善する方法はどれですか。
Aネガティブプロンプトで含めたくない要素を明示的に指定する
✓ 正解
不要な内容を生成しないようモデルへ明示的に指示する方法であり、画像生成AIでは最も一般的な制御方法です。人物や文字、背景など除外したい要素を指定する用途に適しています。
BBLEUスコアを計算して生成品質を評価する
BLEUは翻訳や文章生成結果を参照文と比較する評価指標です。生成品質の評価には利用できますが、画像へ不要要素が含まれる問題を直接改善する仕組みではありません。
CBERTを追加学習して画像生成モデルとして利用する
BERTは文章理解や分類などに用いられる自然言語モデルです。画像生成モデルの代替ではなく、不要な画像要素を除去する目的にも適していません。
D学習率を変更して基盤モデル全体を再学習する
基盤モデル全体の再学習は非常に高コストであり、不要要素を除外したいだけの要件には過剰です。通常はプロンプト設計で対応することが推奨されます。
解説
画像生成AIでは、生成してほしくない要素をネガティブプロンプトとして指定することで、不要なオブジェクトや特徴が出力される可能性を低減できます。これは画像生成サービスで一般的に利用される制御方法です。一方、BLEUは主に機械翻訳などの文章評価指標であり、画像生成結果を改善する手段ではありません。BERTは自然言語理解モデルであり画像生成用途ではありません。また、学習率を変更して基盤モデル全体を再学習する方法は大規模なコストと時間を要し、単に不要要素を減らすという要件に対して適切ではありません。
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