【無料】AIで画像生成ができるサイト・ツール一覧！Web版・アプリ版を紹介

【Web版】話題の画像生成AIツール6選

 

 

無料で画像生成できるAIツールは複数ありますが、それぞれに違いがあります。

以下のWeb版画像生成AIツールについて特徴を解説します。

 

・Bing Image Creator
・Adobe Firefly
・StableStudio
・Visual ChatGPT
・Canva
・MyEdit

 

Bing Image Creator

 

マイクロソフトは、PC向けブラウザMicrosoft Edgeのサイドバーに画像生成AI「Bing Image Creator」を追加しました。

OpenAIの「DALL・Eモデル」を採用し、これまで存在しなかった画像を生成することができます。

マイクロソフトアカウントを持っていれば誰でも無料で利用可能ですが、画像を生成するとブーストが消費され、0になっても利用はできるものの通常より時間がかかるという仕組みです。

なお、Bing Image CreatorはWeb・ブラウザ版とスマホアプリ版のいずれもリリースされています。

 

Adobe Firefly

 

Adobe Fireflyは、クリエイター向けソフトウェアを提供するAdobeの AI画像生成ツールです。

Adobeのサービス「Illustrator」で使用でき、高品質の画像生成機能やテキストエフェクトを提供しています。

Adob​​e Stockに移転されている画像と、オープンライセンスの画像、著作権の期限が切れているパブリックドメインコンテンツを利用してAIに学習させているため、著作権の不安なく利用できるのが魅力です。

無料のAdobe IDさえあればウェイトリストなしで誰でも利用可能なβ版が2023年5月23日に一般公開されています。

 

StableStudio

 

Stability AIは、テキストから画像を生成する「StableStudio」をリリースしました。

画像生成AI「Stable Diffusion」の公式有料アプリ「DreamStudio」の無料版が「StableStudio」です。

もともと有償だった「DreamStudio」をオープンソース化したもので、「StableStudio」のソースコードはGitHubで公開され、MITライセンスとして提供されています。

Deam Studioとほぼ同じ機能を無料で利用できるうえに、今後さらに機能が拡張される予定です。

 

Visual ChatGPT

 

Visual ChatGPT は、ChatGPT と Visual Foundation Modelsを組み合わせることで、チャットに画像を表示してくれるAI画像生成ツールです。

複数のAIモデルを必要とする複雑な視覚的要求や、視覚的処理の指示ができます。また、対話形式で画像を生成できるため使い勝手が良く、誰でも利用しやすいのが特徴です。

 

Canva

 

Canvaは、写真、イラスト、3D、ペイント、パターン、コンセプトアートなど、多様なスタイルで画像を作成できるAI画像生成ツールです。

新機能の「Text to Image」を使うことで、テキストから高品質なAI画像を作成できます。 基本文法を理解するだけで、誰でも簡単にAIアートを作成することが可能です。

また、画像を生成した後、配置する場所や大きさを自由に変更できます。イラストや文字を加えて、凝ったコラージュも作成可能です。

 

MyEdit

 

MyEditはAI画像・イラストの自動生成ができるサイトです。

CyberLinkアカウントがあれば、1日5枚無料で生成できます。

現在プロンプトは英語に限定されていますが、アイデアの例文が豊富にあるため参考にして作成可能です。

 

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IT人材1万人のデータで年収UP予想額がわかる「IT人材 年収診断」

 

 

仕事量が多いのに周りと比べて年収が低い、評価されにくくて給料が上がりにくい、転職したいけど今より年収が落ちないか不安、など、IT・Web・ゲーム業界で勤めている方にとって「年収」に関する悩みは多いですよね。

年収のことで悩んだら、一度ご自身の年収の現在地と年収アップ予想額を調べてみませんか？現在地から目指せる年収を知ることで、この先どうするか納得のいく決断ができるでしょう。

 

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「IT人材年収診断」ご利用の流れ

 

「IT人材年収診断」は4つのステップで完結！

 

STEP1：以下のボタンから年収診断のページへ

 

STEP2：年収診断のページから氏名と連絡先を入力してスタート

 

STEP3：プロフィールと簡単な職務経歴を入力して診断

 

STEP4：ご自身の年収の現在地を把握

 

診断後は、年収が上がる求人や、ご希望に沿った求人のご紹介、IT職種を熟知したキャリアアドバイザーに転職の相談をすることもできます。是非一度、ご自身の年収の現在から年収アップ予想額を見てみてください。

 

 

 

【アプリ版】話題の画像生成AIツール6選

 

 

スマートフォンで手軽に画像生成できるアプリで代表的なものは、以下の6つです。

 

・SNOW
・AIピカソ
・ばりぐっどくん（LINE）
・PhotoDirector
・Picsart
・Meitu

 

SNOW

 

カメラアプリ「SNOW」が提供するAIアバター機能は、顔写真を10〜20枚提示することで、その写真の顔そっくりのアバターを自動で生成してくれる機能です。

現実の顔から離れない程度に美化することを重視しており、自分そっくりのAIアバターを作れるとして人気を集めています。

 

AIピカソ

 

AIピカソは、 文章や書いた絵から自動で画像を生成してくれるAI画像生成ツールです。簡単なラフ画を書くだけで、思った通りの絵や写真を作ってくれる点で人気を集めています。

また、AIピカソにはAIアバターを作成する機能も備わっています。

顔写真をベースとして、顔の特徴をそのままに写実風のイラストに変換し、仮想のアバターを作成することが可能です。

 

ばりぐっどくん（LINE）

 

LINEが提供する「ばりぐっどくん」は、公式LINEアカウントを友だち追加するだけで登録でき、あとはトーク画面でメッセージを送信するだけという手軽さで利用できます。

画像生成は1日10枚まで無料で、月額500円（税別）と年額5000円（税別）で枚数が無制限になるプランも選択可能です。

Stable DiffusionというAI画像生成サービスを利用しています。

 

PhotoDirector

 

写真編集ソフト「PhotoDirector」から、2023年7月のアップデートによりAI画像生成機能とAI画像高画質化が追加されました。

同アプリは、写真や画像の編集、コラージュ作成、美顔加工、アニメーション化などさまざまな機能を備えています。

スマホアプリ版だけでなく、Web・ブラウザ版も無料でダウンロード可能です。

 

Picsart

 

写真・動画編集アプリの「Picsart」は、複数の写真や画像を読み込む方法と、プロンプト入力のどちらでも画像生成可能なアプリです。

AIツールにはテキスト変換による画像生成のほか、より鮮明な画像へのアップグレード、AIアバターの作成、画像の一部をAI置換など多くの機能を備えます。

数タップで高度な加工を可能とするため、ユーザーから高い評価を得ています。

 

Meitu

 

「Meitu」は画像の加工・カメラ・AIイラスト化のアプリです。

似顔絵アバターを1秒で作成できる手軽さが人気で、背景の除去だけでなく自動で引き延ばすなど多彩な機能が次々追加されています。

アプリは無料でダウンロード可能ですが、月額500円（税別）と年額2700円（税別）で専用素材やより高レベルな機能が使用できる「Meitu VIP」プランも用意されています。

 

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AI画像やイラストを自動生成する手順を解説

 

 

AI画像やイラストを作成する手順について、今回は先ほどご紹介したMyEditを使って解説します。

他のサービスであったり、スマートフォン、パソコンどちらでも基本的な操作は同じですので参考にしてください。

 

MyEditにアクセスする

 

まずはMyEditにアクセスします。

左側のメニューバーから希望するメニューを選択します。

画像生成なら「AI 画像生成」、イラストを作成するなら「AI イラスト化」です。

中央部分にある「AI画像を無料で生成」を選択して進みましょう。

 

欲しい画像のキーワードを入力する

 

キーワードを入力する欄にイメージする画像を文章で入力します。

MyEditの場合は入力欄は左上です。

サービスによって異なりますが、MyEditは日本語対応していないため英語でキーワードを入力し、表示された候補画像から使用するものを選択します。

 

画像をダウンロードする

 

ダウンロードボタンをクリックして端末に保存します。

こちらもサービスによりますが、無料で画像生成できる数が決められています。

MyEditの場合は1日5回までです。

画像生成を利用する際は、各サービスの規約を確認しましょう。

 

AI生成画像の素材の探し方

 

画像素材を探す際に、思い通りの構図や色の素材がなかなか見つからない経験をしたことがある方も多いのではないでしょうか。

AIピカソを提供するAI Picasso株式会社が2023年1月にリリースした「AI素材.com」は、世界で初めて用途に合わせた画像素材をAIで生成できるサイトです。

シチュエーションに合う画像を探すのではなく、AIで生成することができるため、資料作成などに役立てることができるようになりました。

 

プロンプトのコツ

 

画像生成AIでイメージ通りの画像を作成するためには、プロンプトが重要です。

正確にプロンプトを記述するためのポイントは以下の通りです。

 

・作成したい画像を明確にイメージする
・基本要素をすべて抑える
・優先順位をつけて文章で記述する
・ネガティブプロンプトも指示する

 

画像生成AIを使い始める前に、画像のイメージはできるだけ明確にしておく必要があります。

イメージした画像を言語化する際、抽象的な表現は避け、具体的な設定も大切です。

プロンプトには、生成する画像の対象（何の画像か）、構図、背景、視点、画風なども詳しく記述します。

人物の場合は年齢や性別、表情、髪型、服装なども指定しましょう。

また、プロンプトには単語ではなく文脈を記述することも大切で、前に書いたワードの優先度が高くなる性質を利用して優先順位を指示することも可能です。

生成した画像の完成度がイメージと異なる場合は、意図しない要素を取り除くネガティブプロンプトを活用する方法もおすすめです。

 

 

 

画像生成AIが注目されている理由

 

 

画像生成AIとは？

 

「画像生成AI」とは、テキストやデータを入力することで、AIが自動的に画像を生成する技術のことです。

例えば、「犬が猫を見ている様子」テキストで入力すると、AIがそれに基づいて自動的に画像を生成することが可能です。

AIによる画像生成が普及することで、画像が大量に必要なビジネスにおいてコストが劇的に下がることが期待されています。

また、 AI画像生成ツールが次々とリリースされていることで、 誰でも簡単に利用できるようになっています。

 

画像生成AIが注目されるようになったきっかけ

 

画像生成AIが注目されるようになったのは、英国のAI開発企業・Stability AIが画像生成AI「Stable Diffusion」を一般向けに公開したことです。

それまでに発表されていた、英国のAI開発企業OpenAI社の「DALL・E2」やMidjourney社の「Midjourney」は、いずれもベータ版での公開および、有料でのサービス提供のみでした。

しかしStable Diffusionが登場したことで、無料で使用できて且つ、生成した画像は商用利用も可能になります。これにより、世界中の企業が目をつけるようになりました。

また、オープンソースコミュニティの「Hugging Face」では開発者向けにコードやドキュメントも公開しており、さらに画像AI生成の可能性が広がるとして注目されています。

 

AIビジネスの市場規模と将来性

 

IDC Japanの調査によると、2021年の国内AIシステム市場は2,711億円となっています。また、2026年には8,120億円と、5年間で市場規模は約3倍になる見込みです。

また、2021年から2026年までの年間平均成長率は24.0％と予想されており、AIビジネスの市場規模は今後も成長が期待されています。

参考：IDC Japan：国内AIシステム市場予測を発表

 

画像生成AIの問題点

 

画像生成AIは、画家が持つ知的財産権を侵害する可能性が指摘されています。

AIが画像生成時に大量の画像を盗用することで、オリジナルの作品との区別がつかなくなることが懸念されているからです。

また、画像生成AIがクリエイターの仕事を奪う可能性があるという指摘もあります。

画像生成AIを使えば、イラストが苦手な人でも簡単に絵を描いたり、高度な合成技術が必要な写真素材を生成したりすることが可能だからです。

これらの問題は一過性のものではなく、今後も同様に起こるとされています。画像生成AIによって画家の著作権が侵害され、仕事が減ることは社会問題となるでしょう。

 

 

 

画像生成AIブームを生み出したサービス

 

 

ここからは、画像生成AIがブームになったきっかけとされている3つのサービスを紹介します。

 

Midjourney

 

Midjourneyは、2022年の7月にオープンベータ版が提供された、AI画像生成ツールです。ユーザーが打ち込んだテキストから画像を自動で生成してくれます。

13歳以上なら誰でも利用可能で、画像の生成には10分もかかりません。手軽に利用できるツールとして人気を集めています。

高解像度化（アップ ブリッジ）したり、スタイルや構図の似ている新しいイラストを簡単に出力したりといった便利な機能が魅力です。

 

Stable Diffusion

 

Stable Diffusionは、ControlNet と呼ばれる機能によって、フレーミングの調整が簡単にできるAI画像生成ツールです。

照明の調整やフィルターの設定が可能で、汎用性に優れたツールとして人気を集めています。

また生成された画像に関する権利を主張しておらず、生成された全ての画像の使用権をユーザーに与えるという特徴をもっています。資料や記事など、自由に画像を使用できるのが魅力です。

 

DALL・E2

 

DALL・E2は、ChatGPTで一躍注目を浴びた非営利の人工知能研究団体「Open AI」が提供するAI画像生成ツールです。

テキストの説明からオリジナルの画像を生成してくれます。写真のような現実的な画像はもちろん、アニメ風や絵画風といった創造的な画像も作成可能です。

また、生成された画像の一部をAI編集できます。画像の背景を変更したり、うまく生成されなかった部分を修復したりできるため、理想に近い画像を作れます。

 

 

 

画像生成AIの活用事例

 

 

画像生成AIは、実際にどのような分野で、どのように使用されているのでしょうか。ここからは、画像生成AIの活用事例を解説します。

 

Webサイト制作

 

画像生成AIは、Webサイト制作の分野で効果的に利用されています。

AI画像生成ツールを使ってWebレイアウトを作成したり、画像生成AIを使ってオリジナルの写真撮影やイラストを作成したりできるからです。

また最近は、画像編集やロゴ制作などにもAI画像生成ツールが利用されています。

現時点ではデザイナーの補助的な役割として利用されているものの、今後はテキストを入力するだけで完璧なデザインが作成できるのではないかと期待されています。

 

インテリアデザイン

 

画像生成AIは、インテリアデザインの分野でも活用されています。

例えば、「INTERIOR AI」というツールを使えば、部屋の写真をアップするだけで自動的にインテリアのアイデアを提案してくれます。

​元の写真に対して、異なるスタイルのインテリアを生成することが可能です。

また、インテリアデザインの生成には、画像生成AI「Stable Diffusion」も使用されています。

画像の奥行きを推測することができる「Depth-Guided」というモデルを利用することで、リアルなインテリアでデザインを生成できる点がメリットです。

 

ゲーム開発

 

画像生成AIは、ゲーム開発の分野においても、背景生成やテクスチャ素材の生成などに活用されています。

例えば、Ubisoftのゲーム「アサシン クリード オデッセイ」では、AIを使用して木や石などの物体の映像を生成し、デザイナーはキャラクターの表情などの重要な要素を作り込むことで、デザイン開発を効率化できています。

しかし現在、ゲーム開発の分野でAI画像生成が利用されているのは背景やオブジェのみで、キャラクターの顔や細かい表現は苦手です。

今後は、キャラクターデザインなど細かい部分のイラストにもAI画像生成が使用されることが期待されています。

 

マンガの制作

 

マンガの制作の分野においても、漫画家の平野耕太さんがラフ画をAIに補完してもらい画像を生成するなど、補助的な役割として画像生成AIが活用されています。

中国の企業が提供するAIイラストメーカー「meitu」は、ラフ画や写真を挿入すると、 AIが自動でイラスト化してくれます。タッチや雰囲気など、いくつかの選択肢も提示してくれる優れ物です。

また、Googleが開発した「Giga Manga」は、AIで線画を加筆するだけでなく、着色もほぼ自動で行ってくれます。誰でもマンガのキャラクターを描くことが可能です。

 

CMの制作

 

CM制作の現場においても、CGの代わりに画像生成AIが使用されています。

例えばコカ・コーラ社は、「Stable Diffusion」を使用して1962年に描かれたウォーホルの巨大なコカ・コーラが登場するCMを作成しました。

また、大日本除虫菊の「キンチョール」のCMでは、プロンプトに時代やタッチ、モチーフなどを入れてAIとブレストしながら画像を生成し、CMに落とし込んでいます。

 

 

 

画像生成AIに関わる職種5選

 

 

データアナリスト

 

データアナリストとは、 データを用いて企業のビジネスにおける意思決定を支援する仕事のことです。

分析によって得られた結果をどのように業務で活かすのかによって、「コンサル型」と「エンジニア型」の2種類に分類できます。

データアナリストの主な仕事内容は、自社やクライアント企業の経営課題の解決に向けたコンサルやシステム構築のために、目的に応じたデータや情報を収集・ 分析することです。

その後、得られた結果から顧客の行動やニーズ、将来的な展望などを予測して企業の意思決定を助けます。

データアナリストの詳しい仕事内容や転職方法は、下記の記事で詳しく解説しています。ぜひ参考にしてください。

 

【あわせて読みたい】データアナリストの詳しい解説はこちら⇓

 

 

 

データサイエンティスト

 

データサイエンティストとは、企業の膨大な問題をデータを解析・ 分析することで、企業が抱える問題の改善点を提案する仕事のことをいいます。

主な業務内容は、大量のデータの収集と、SAS・R・Pythonを含むプログラミング言語による作業、およびデータ分析による統計の理解です。

データクレンジング（データの前処理）という根気が必要な作業も担当することが多い仕事で、プログラミングや統計学の知識の他に高い忍耐力が求められます。

データサイエンティストの年収や将来性については、下記の記事で詳しく解説しています。こちらも合わせてご覧ください。

 

【あわせて読みたい】データサイエンティストの将来性についてはこちら⇓

 

 

 

データアーキテクト

 

データアーキテクトは​、データの概要を把握し、​必要なデータを有効的に活用できるようにデータマネージメントを行う技術者のことです。

ビッグデータの整理はもちろん、データ処理モデルの設計や​データモデル図の作成、データ管理フローの提案や現場とのコミュニケーションなど幅広い業務を行います。

​そのため、データアーキテクトは​データモデリングに関する深い知識が必要です。また、データエンジニアとデータアナリストの仕事を円滑に進めるため、高いコミュニケーション能力も求められます。

 

【あわせて読みたい】データアーキテクトに必要なスキルはこちら⇓

 

 

 

データエンジニア

 

データエンジニアは、​ビッグデータの分析により企業の課題を発見するべく、データの収集・管理や情報基盤の構築・運用を行う職種です。また、データベースの設計・運用やクラウドサービスの構築なども行います。

そのため、データエンジニアには高いプログラミングスキルやデータ分析のスキルが必要です。

他にも、​クラウドサービスの知識やビッグデータ処理の知識などが求められます。

データエンジニアの詳しい仕事内容や将来性、必要な資格などは下記の記事で詳しく解説していますので、ぜひ参考にしてください。

 

【あわせて読みたい】データエンジニアの詳しい解説はこちら⇓

 

 

 

機械学習エンジニア

 

学習機械エンジニアとは、 機械学習に特化したエンジニアのことをいいます。コンピュータに命令やデータを与えたり、 機械学習システムの開発やデータの分析、データの処理を行ったりするのが主な仕事です。

学習機械エンジニアは、 プログラミングやシステム開発の知識といった一般的なITスキルを元に、機械学習に特化した方法を考えて実行します。

そのため、プログラミングスキル以外にもコンピューターサイエンスや統計学、​数学の知識が必要です。

微分積分学や​線形代数学、パターン認識・​予測・​精度などの評価手法や確率分布、​確率モデルなどの統計の基本的なスキルが求められます。

機械学習エンジニアについてより詳しく知りたい方は、下記の記事も合わせてご覧ください。

 

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画像生成AIはこれからも目が離せない

 

 

今回は、現在注目を集める10個のAI画像生成ツールを紹介し、画像生成AIが注目されるようになった理由や今後の展望について解説しました。

画像生成AIの技術は進化し続けており、次々と利便性に優れたAI画像生成ツールが生み出されています。

今後も成長が期待されている分野であり、これからも目が離せません。

 

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