東京のスタートアップ企業Sakana AIは、2024年7月22日に日本の伝統的な浮世絵や錦絵風の画像を生成する2つの新しいAIモデル「Evo-Ukiyoe」と「Evo-Nishikie」をリリースした。
これらのモデルは、Stable Diffusion XLをベースに開発され、約1万点の浮世絵作品と500点の錦絵作品でファインチューニングされている。
Evo-Ukiyoeは江戸時代（1603年〜1867年）の浮世絵スタイルの画像を生成し、Evo-Nishikieは明治時代（1868年〜1912年）の錦絵スタイルの画像を生成する。
両モデルは、CreativeML Open RAIL-Mライセンスの下で公開され、Hugging Face上で無料でダウンロードできる。
Sakana AIの共同創業者兼CEOであるShunta Komatsu氏は、これらのモデルが日本の伝統的な芸術形式を保存し、新しい創造性を引き出すことを目指していると述べている。
from:Sakana AI drops image models to generate Japan’s traditional ukiyo-e artwork
【編集部解説】
皆さん、こんにちは。今回は、日本の伝統美術である浮世絵とAI技術が融合した革新的な取り組みについてご紹介します。
Sakana AIが開発した「Evo-Ukiyoe」と「Evo-Nishikie」という2つのAIモデルは、日本の文化遺産である浮世絵を現代に蘇らせる画期的な試みです。これらのモデルは、単なる画像生成ツールではなく、日本の伝統文化を新しい形で表現し、世界に発信する可能性を秘めています。
Evo-Ukiyoeは日本語のテキストプロンプトから浮世絵風の画像を生成します。例えば、「着物を着た猫が庭でお茶を飲んでいる」といった現代的な要素を含むプロンプトでも、浮世絵風の画像を生成できるのが特徴です。これにより、現代の概念や風景を江戸時代の芸術様式で表現することが可能になりました。
一方、Evo-Nishikieは既存の浮世絵をカラー化したり、色調を変更したりすることができます。これは、古い文献や芸術作品に新たな生命を吹き込む可能性を秘めています。例えば、墨一色で描かれた江戸時代の挿絵を鮮やかな錦絵風にカラー化することで、当時の世界をより生き生きと感じられるようになるかもしれません。
これらのAIモデルの開発には、立命館大学アート・リサーチセンター（ARC）の協力のもと、2万4千点以上の浮世絵作品が学習データとして使用されました。この膨大なデータセットにより、AIは浮世絵の様々な要素や特徴を学習し、高品質な画像生成を実現しています。
Sakana AIの取り組みは、文化遺産の保存と普及に新たな可能性を開くものです。例えば、教育現場では、生徒たちが自分のアイデアを浮世絵風に表現することで、日本の伝統文化への理解を深めることができるでしょう。また、観光業界では、訪日外国人に向けて、現代の風景や体験を浮世絵風に表現することで、日本文化の魅力を新しい形で伝えることができるかもしれません。
しかし、このような技術の登場には課題も存在します。AIが生成した作品と本物の浮世絵との区別が難しくなる可能性があり、芸術作品の真贋鑑定に影響を与える可能性があります。また、AIによる大量生成が、人間の芸術家による浮世絵制作の価値を低下させる懸念もあります。
そのため、これらのAIモデルの利用には倫理的な配慮が必要です。Sakana AIも、これらのモデルを研究および教育目的に限定して公開しており、商業利用や重要な環境での使用は想定していません。
今後、AIと伝統文化の融合がどのように進化していくのか、私たちは注目し続ける必要があります。技術の進歩と文化の保存のバランスを取りながら、日本の伝統美をより多くの人々に伝えていく新しい方法として、これらのAIモデルが活用されることを期待しています。
【用語解説】
- 浮世絵:
江戸時代に発展した日本の伝統的な木版画芸術。当時の庶民の生活や風景を描いた大衆的な絵画です。 - ファインチューニング:
AIモデルを特定のタスクや領域に適応させるために、既存のモデルを追加データで再学習させる技術。例えば、料理の基本を学んだシェフが和食に特化して腕を磨くようなものです。 - Stable Diffusion:
画像生成AIの一種で、テキストから画像を生成できる技術。絵を描くAIの代表的な例です。
【参考リンク】
- Sakana AI:
日本の伝統文化とAI技術を融合させる研究開発を行うスタートアップ企業。 - 立命館大学アート・リサーチセンター:
日本の芸術や文化財のデジタルアーカイブ化を進める研究機関。 - Hugging Face:
AIモデルやデータセットを共有・公開するプラットフォーム。
