フラッシュ2024年5月17日

• 人工知能（AI）

  生成AIを用いて画像内の情報を秘匿するシステム、東大が開発

  by MITテクノロジーレビュー編集部 [MIT Technology Review Japan]

  東京大学の研究チームは、生成AI技術を用いて、画像の「生成的コンテンツ置換（Generative Content Replacement：GCR）」を実行するシステムを開発。画像が含むプライバシーに関連する情報を秘匿化しつつ、画像の見た目や内容を維持することを可能にした。

  今回開発した手法では、ユーザーが加工したい画像をシステムにアップロードすると、システムは、画像からキャプションを生成するAIモデル「BLIP-2」を用いて、その画像を説明するテキストを生成する。さらに、「DIPA」と呼ばれる研究チーム独自のデータセットで提供されているマスク情報を用いて、画像内のプライバシーに関連する部分を抽出し、その部分の内容を表現するようなテキストをBLIP-2で生成する。

  次に、この2つのテキストを、スタビリティAI（Stability.AI）が開発したテキスト-画像生成AIモデル「ステーブル・デフュージョン（Stable Diffusion）」に入力し、画像内のプライバシーに関連する部分に類似した代替画像を生成。この画像を元画像上に配置することで、コンテンツの置換を実行する仕組みである。

  画像にモザイクやぼかしをかける従来の秘匿化手法は、手間がかかるうえ、しばしば秘匿が不十分で、画像の見た目や統一感を損なうという問題がある。今回の手法は、プライバシー保護と視覚的美しさのバランスを実現できるため、SNSでの画像共有やプレゼンテーション、ビジュアルデザインへの応用が期待されるという。

  （中條）

  • 3

• 人気の記事ランキング

  1. Digging for clues about the North Pole’s past 12万年前は無氷だった？海底22メートルの泥で掘り起こす北極点の謎
  2. Is carbon removal in trouble? 炭素除去業界に激震、最大顧客のマイクロソフトが購入を一時停止
  3. Is fake grass a bad idea? The AstroTurf wars are far from over. 「一番ましな悪い選択肢」 人工芝の安全性をめぐる 論争はまだ終わらない
  4. NASA is building the first nuclear reactor-powered interplanetary spacecraft. How will it work? 初の原子力推進で火星へ、 NASA「強気すぎる」計画 SR-1はどう動くのか？