AI生成のインフルエンサーは昨年大きなトピックでした。企業は文字通りAIのInstagramモデルを立ち上げており、それらは人間そっくりに見え、「自分の生活」をInstagramに投稿しています。それらの人物は完全に本物のように見えますが、実際には存在しないのです - あるいは、私が言うべきは、彼らは存在しているが、おそらく男性のプロンプトエンジニアが様々なAIモデルを操っているのだと言うべきでしょう。それらの一部は明らかにフェイクでAI生成されたものですが、Twitterで2万、8万、あるいは10万人以上のフォロワーを持っており、何らかの収益を生み出しているようです。

そのため、私は本当に理解できませんが、人々はなぜ存在しない人物をフォローしたがるのでしょうか。しかし、それは明らかに需要があるのです。私はそれらのAIモデルに実際のビジネス価値やユースケースがあるのかどうかを考えてきました。そして最近、中国でオンラインで服を販売している小さな企業を経営している義弟のRichが私に尋ねました: "毎日、服を着た人物の投稿を20個や30個作ってもらえますか?"

最初はこれが奇妙に思えました。なぜ毎日そんなに多くの新しい投稿が必要なのでしょうか? そして彼は、中国のオンラインショッピングをする人々は、同じような製品を購入した人々のレビューや写真を、ソーシャルメディアのプラットフォームであるRedBookで探すからだと教えてくれました。そして、彼が販売している服を検索すれば、その製品が良さそうだと顧客に自信を持たせることができるのです。

彼の素晴らしい戦略が本当に機能するかどうかはわかりませんし、私個人としてはAI生成のソーシャルメディア投稿は好きではありません。しかし、ファッションや服飾のためのAIモデルは非常に価値があると思います。静止画よりも、服がどのように見えるかをお客様により良く視覚化できるでしょう。そしてそれらのEコマースサイトは、さまざまな顧客タイプのための膨大な製品画像を生成することができます。

そのため、この数日間、私は画像生成とファッションブランド向けの人気のあるソーシャルメディア投稿を作成するエージェントの構築に取り組んでいます。そして、画像生成は本当に楽しいので、その方法をお見せします。

AI駆動のファッションのトライオンは、Eコマースビジネスと顧客の両方に大きな価値をもたらすことができます:

1. 顧客体験の向上: 顧客が服を仮想的に「試着」できるようにすることで、衣服がどのように見えるかをより良く視覚化できます。これにより、ショッピング体験が向上し、サイズや外観の不適合による返品の可能性が低下します。

2. コンバージョン率の向上: 顧客が自分が着用した服の姿を見られるようになると、購買につながる可能性が高まります。これにより、コンバージョン率の向上と売上の増加につながります。

3. 返品の削減: 仮想試着機能により、顧客は自分に合わない商品を注文する可能性が低くなります。これにより、コストのかかる返品を削減できます。

4. 効率的な製品プレゼンテーション: 様々なモデル、ポーズ、環境での製品画像を大量に生成するのは時間がかかり、コストがかかります。AI駆動のファッションのトライオンを使えば、この工程を自動化し、より効率的に製品カタログを作成できます。

5. パーソナライズされた推奨: 顧客の仮想試着体験から収集したデータを使って、パーソナライズされた製品推奨を行うことができ、ショッピング体験をさらに向上させ、追加の売上につなげることができます。

6. 製品ラインナップの拡大: AI駆動のファッションのトライオンにより、実際の製品サンプルや専門的な写真撮影に頼る必要がなくなるため、より幅広い製品を提供できるようになります。

総じて、AI駆動のファッションのトライオンを導入することで、Eコマースビジネスに大きな競争優位性をもたらし、顧客体験の向上、売上の増加、運営コストの削減につながります。

概要

このセクションでは、Stable Diffusion、Confiy AI、Anthropicの Autogonなどのツールを使って、柔軟で強力なAI画像生成パイプラインを構築する方法を探ります。以下の主要な側面を扱います:

1. ディフュージョンモデルの理解: ディフュージョンモデルの基本原理を深掘りし、テキストプロンプトから高品質な画像を生成する方法について学びます。

2. Confiy AIの活用: オープンソースプロジェクトのConfiy AIを使って、IP AdapterやControl Netなどのさまざまなモデルや手法を統合した、カスタムの画像生成ワークフローを作成します。

3. Replicateへのデプロイ: Confiy AIのワークフローをReplicateというホスティングプラットフォームにデプロイし、スケーラブルなAPIサービスとして提供する方法を学びます。

4. マルチエージェントシステムの構築: 最後に、AnthropicのAutogonフレームワークを使って、異なるエージェントが協力して画像を生成、レビュー、強化するマルチエージェントシステムを構築します。

このセクションの終わりまでに、ソーシャルメディアコンテンツ作成、Eコマース製品の可視化など、さまざまなアプリケーションに活用できる、柔軟で強力なAI画像生成パイプラインの包括的な理解が得られるはずです。

ディフュージョンモデルの理解

ディフュージョンモデルは、テキストプロンプトから高品質な画像を生成できる一種の生成AIモデルです。ディフュージョンモデルの核となるアイデアは、ランダムなノイズ画像から徐々に「ノイズを除去」していき、目的の画像を得るというものです。

このプロセスは以下のように進みます:

1. ノイズ注入: モデルはランダムなノイズ画像から始め、徐々にそれにノイズを追加していきます。
2. ノイズ除去: モデルはこのプロセスを逆方向に学習し、ノイズの多い画像から徐々にノイズを取り除いていき、最終的に元の画像を復元します。

この反復的なノイズ除去プロセスにより、モデルはテキストプロンプトと対応する画像の基本的なパターンや関係性を学習できるようになり、与えられたプロンプトに合った新しい画像を生成できるようになります。

Confiy AIの活用

Confiy AIは、カスタムの画像生成パイプラインを構築するための柔軟で強力なフレームワークを提供するオープンソースプロジェクトです。Stable Diffusion、IP Adapter、Control Netなどのさまざまなモデルや手法を統合することができ、特定のニーズに合わせてソリューションをカスタマイズできます。

このセクションでは、カスタムの顔、衣服、環境を含む画像を生成するConfiy AIのワークフローを設定する過程を説明します。以下の手順を踏みます:

1. Confiy AIのインストールと設定: 必要な依存関係をセットアップし、必要なモデルをダウンロードします。
2. IP Adapterの統合: IP Adapterを使って、カスタムの顔や衣服の要素を生成された画像に自然に組み込む方法を学びます。
3. Control Netの活用: Control Netを使って、特定のポーズや環境など、生成された画像のさらなる制御を行う方法を探ります。
4. ワークフローの最適化: 目的の画質と一貫性を得るためにワークフローを微調整します。

Replicateへのデプロイ

Confiy AIでカスタムの画像生成パイプラインを構築したら、それをReplicateというホスティングプラットフォームにデプロイする方法を学びます。

このプロセスには以下の手順が含まれます:

1. Confiy AIワークフローのエクスポート: Replicateと簡単に統合できるフォーマットでワークフローをエクスポートします。
2. Replicateに合わせたワークフローの修正: Replicateの要件に合わせてワークフローを調整します。
3. Replicateへのデプロイ: ワークフローをReplicateにアップロードし、APIエンドポイントをテストします。

Replicateにデプロイすることで、画像生成パイプラインをスケーラブルで効率的なAPIサービスとして提供できるようになります。

マルチエージェントシステムの構築

最後に、AnthropicのAutogonフレームワークを使って、より洗練された反復的な画像生成プロセスを実現するマルチエージェントシステムを構築します。このシステムには以下のエージェントが含まれます:

1. 画像生成エージェント: テキストプロンプトと参照画像に基づいて初期の画像を生成します。
2. 画像レビューエージェント: 生成された画像を評価し、画像生成エージェントにフィードバックを提供して改善を提案します。
3. 画像強化エージェント: 手の修復や画像のアップスケーリングなどの専門的な手法を適用して、最終的な画像を洗練します。

マルチエージェントシステムの協調的な性質を活用することで、幅広い用途やニーズに対応できる、より堅牢で柔軟な画像生成パイプラインを構築できます。

このセクション全体を通して、コードの例と詳細な手順を提供し、包括的なAI画像生成パイプラインの構築プロセスをガイドします。最終的には、ニーズに合わせてカスタマイズし、デプロイできる強力なツールが手に入るはずです。

ReplicateにAIモデルをデプロイするには、ワークフローにいくつかの変更を加える必要があります。Replicateは特定のモデルとカスタムノードをサポートしているため、それらに対応したものに置き換える必要があります。

最初に、Replicateがサポートしていないカスタムノードを削除する必要があります。今回の場合は、「prepare image for inside face」ノードを削除します。その代わりに、元の画像を使用することができます。

これらの変更を行った後、「Save API format」ボタンをクリックしてワークフローをJSONファイルとして保存できます。このJSONファイルをReplicateにアップロードすることで、新しいワークフローを作成できます。

さらに、ワークフローで使用するモデルを更新する必要があります。Replicateはさまざまなモデルをサポートしているため、用途に合ったものを見つける必要があります。今回の例では、Jugernautモデルを使用します。

また、「load image」ノードをローカルファイルではなくイメージURLを使うように変更する必要があります。これにより、Replicateでワークフローを使いやすくなります。

これらの変更を行った後、JSONファイルをコピーしてReplicateのUIに移動します。ここで新しいワークフローを作成し、JSONコードを貼り付けます。Replicateはこのワークフローに基づいて画像を生成します。

Replicateでの画像生成には約2分かかりますが、これはローカルの3080 GPUで実行するよりも高速です。これは、Replicateが強力なGPUを使ってイメージ生成プロセスをスケーリングできるためです。

注意点として、生成された画像の一部が元の衣服画像と完全に一致しない可能性があります。これに対処するために、画像生成プロセスを繰り返し行い、衣服が100%一致するまで改善していくマルチエージェントシステムを構築すること