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. Stratospheric internet could finally start taking off this year グーグルもメタも失敗した 「成層圏ネット」再挑戦、 2026年に日本で実証実験
  2. Promotion Emerging Technology Nite #36 Special 【3/9開催】2026年版「新規事業の発想と作り方」開催のお知らせ
  3. The first human test of a rejuvenation method will begin “shortly”  ハーバード大教授主導の 「若返り治療」初の試験へ、 イーロン・マスクも関心
  4. Microbes could extract the metal needed for cleantech 微生物で「老朽鉱山」再生、バイオマイニングは金属需要に間に合うか
  5. What’s next for EV batteries in 2026 米国後退、加速する中国支配 EVバッテリー市場、 2026年はどう動く？