画像生成AIの使い方をご案内します。
- 画像生成AIは、学習に使用する不良画像や検査能力の評価に使用する不良画像の数増しにご活用いただけます。
- 生成した画像が完璧な画像であるとは限りません。実際の画像と差異のある画像を学習させると検査AIに悪影響が発生する可能性があります！ 生成した画像はよく確認した上でご利用ください。
- 画像生成はMENOUの管理するクラウド上で処理されます。ご利用にはMENOU-IDへの登録と利用規約への同意が必要になります。
＜使い方＞
MENOU-TEのアプリを起動します。
※データセットに生成画像が追加されるので、既存のデータセットに影響を与えたくない場合、まずデータセットを複製して作業されることをお勧めします。
① プロジェクトを選択します。
② データセットを変更する場合、下図のようにデータセットを選択してください。
③ 画像生成AIボタンをクリックすると、ウインドウが開きます。
④ 画像グループ名を入力して、作成ボタンをクリックします。
⑤ 学習データを作成します。
・画像生成AIの学習はファインチューニングという方法で行います。基本となる学習済みモデルがあるため少ない枚数で学習可能です。
検査のAIの場合、微妙な差異だったりいろいろな不良パターンを検出させたいので画像をできるだけ多く学習させた方がよい結果になりますが、画像生成については少し考え方が変わってきます。
少ない枚数の方が学習した画像と同じ結果を生成しやすくなります。枚数を多く学習すると、それらを組み合わせた生成になるため、結果的に学習した１つ１つの画像とは少し変わった形になったりします。
どういった画像を生成したいかにもよるので、いろいろ試していただければと思います。
- アノテーションする範囲は検査ＡＩと異なり、学習させたい不良などを“少し広め”に塗った方が自然な生成画像になります。不良部分を自然に生成するためには、その周囲との境目の部分も生成しなければいけないため周囲の情報も必要になるためです。
実行画面で「学習データのアノテーション領域外をマスクする」がOFFになっている場合は、自動的に周囲の情報も学習対象になるのであまり気にする必要はないです
学習データのマスクについて
左図：検査AIのアノテーションの例、右図：画像生成AIのアノテーションの例
⑥ 生成対象の画像を選んで、生成位置をアノテーションします。
本機能は、画像の一部分に生成した画像を埋め込んで画像を作成します。
生成位置画面では、生成したものを埋め込む場所をアノテーションします。
- 範囲を狭くすると不良部分などのアーティファクトが生成されにくくなります。AIは学習データに基づいて指定された箇所が自然な画像になるように生成を行うので、あまり狭いと何もないのが自然だという結果になりやすくなります。
⑦ 生成をリクエストします。画像生成はMENOUの管理するクラウド上で処理されます。
初めて実行する場合、生成方法は「新規学習して生成」のみが選択できます。処理が開始してから約10分で完了します。
一度学習した後は「追加学習して生成」と「学習済みデータで生成」も選択できるようになります。
「学習済みデータで生成」は学習処理をスキップするので約1分で完了します。 生成画像を数増しするときはこちらを使用してください。
「生成をリクエスト」をクリックすると、
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MENOU-IDへのサインイン
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利用規約への同意
が表示されます。
MENOU-IDはMENOUの各種サービスでご利用いただけるお客様のIDです。今後のサービス拡大にご期待ください。初めてご利用いただく場合は「今すぐサインアップ」をクリックして登録を行ってください。
MENOU-ID登録方法
利用規約は画面左下にリンクがありますので、そちらからご確認いただけます。ご確認いただいて問題ない場合は同意を選択してください。
⑧ リクエストの送信が完了すると下図のような画面が表示されます。処理が完了するとダウンロードボタンが表示されるのでクリックしてください。
・完了を待っている間、別の画面で作業したり、MENOU-TEを閉じることができます。
・生成した画像は最大で14日間サーバーに保管されます。それまでにダウンロードするようにしてください！
⑨ 生成画像を選択してデータセットに保存します。
保存をクリックすると、下図のグループ名の入力を求められます。
グループは大量にある画像の絞り込みに使用できるので、ぜひご活用ください。
これで生成画像がデータセットに追加されたので、通常の画像と同じように利用することができます。
＜生成画像例＞
- 成功例：プラスチック成型品
同じような欠陥を違う位置に生成した例
左図：学習した画像、右図：生成画像
- 失敗例：布の汚れ
一見うまく生成できているようにですが、拡大して見ると生地の網目がうまく再現できておらず、学習には使用できない画像です。
左図：学習した画像、右図：生成画像
重ねてお伝えさせていただきますが、実際の画像と差異のある画像を学習させると検査AIに悪影響が発生する可能性があります。 生成した画像はよく確認した上でご利用くださいませ。