第一工科大学研究報告第35号（2023）pp.32-36

GenerativeAI によるデジタルコンテンツ作成演習の授業実践
渋沢良太
鹿児島県霧島市国分中央 1-10-2 第一工科大学 工学部 情報電子システム工学科
E-Mail: r-shibusawa@daiichi-koudai.ac.jp

Digital Content Creation Exercise Class with Generative AI
Ryota SHIBUSAWA
Department of Information and Electronic Systems Engineering ,1-10-2, KokubuChuo, Kirishima, Kagoshima, 899-4395, Japan

Abstract: The department of information and electronic systems engineering at Daiichi institute of technology has
been offering Digital Content Creation Exercises I and II, in which digital content creation using video and image
editing software has been the subject matter. In response to recent major developments in GenerativeAItechnology, we have reviewed the content of the classes and decided to focus on the creation of digital contents
using GenerativeAI in the 2022 academic year. This paper describes the practice of the class.
Key words: GenerativeAI, Diffusion model, Stable diffusion, Digital content

1.

はじめに近年，Deep Learning [1]を応用した技術が急速に発展しており，ほぼ毎日のように新しい技術が発表されている．その中でも 2022 年頃から急速に進展している技術分野として，静止画，動画，音楽，テキスト等を自動生成する GenerativeAI [2]がある．これらの技術では，ユーザが生成したいコンテンツを連想させるテキストや画像を入力すると，それに適したコンテンツをソフトウェアが自動生成する．これらの技術の進展には，潜在拡散モデル(Latent diffusion model [3],[4])が大きく寄与している．
本学の情報電子システム工学科のビジネス分
野では，デジタルコンテンツ作成演習ⅠとⅡの授業を開講し，これまでに動画や画像編集ソフトを使った，デジタルコンテンツの制作を題材としてきた．上記の Generative AI 技術の大きな進展を受けて授業内容を見直し，2022 年度はGenerative AI を使ったデジタルコンテンツ作成Ⅱの題材とすることにした．本論文では，その授業の実践について述べる．
2.

授業の概要
2022 年度の後期に，本学の工学部情報電子システム工学科の情報工学ビジネス分野で開講した，デジタルコンテンツ作成演習Ⅱの授業の概要を表 1 に示す．

表 1 授業の内容
回
1
2
3
4
5

678
9
10
11
1213
1415

内 容
イントロダクション
デジタルコンテンツの市場環境
Deep Learning の基礎
Deep Learning の基礎
Stable Diffusion [5]を使った text-to-imageによる 2D 画像生成
Midjourney [6]を使った text-to-image による 2D 画像生成
Mubert Text to Music [7]を使った text-tomusic による音楽生成
RunwayML [8]を使った画像生成と編集
Stable Diffusion による image-to-image による 2D 画像生成
Stable DreamFusion [9]を使った text-to-3D
image による 3D 画像の生成
Phenaki [10]を使った text-to-video による動画の生成コンテスト応募作品の制作
コンテスト応募作品の制作
コンテスト応募作品の制作
まとめ

本授業は，簿記などの経営学に関する科目を必修で学ぶ学生を対象に開講した授業である．
そのため単に技術的な内容のみを教えるのでは

第一工科大学研究報告

なく，デジタルコンテンツに関する現在の市場環境と今後の展開についての学習を第 1 回と 2 回で行った．また技術の詳細について知らなくても Generative AI のツールは使用できるが，原理と技術の限界を理解するために，Generative AIに関わる Deep Learning の技術を第 3 回と 4 回で学んだ．その後デジタルコンテンツ作成の演習に取り組み，学習のアウトカムとして制作した
最終課題の作品を学外のコンテストに応募した．

3. 演習で作成した作品例
3.1. 2D 画像
Stable Diffusion[5]を使った text-to-image の生成では，Google の Colaboratory [11]上で Python のプ
ログラムを実行して画像を生成した．その際，学習済みの機械学習モデルやライブラリを公開している Hugging Face [12]の rinna/japanese-stablediffusion モデル[13]を使って実装した．同モデル
では，日本語でキーワードの列を入力して画像を生成する．生成にかかる時間は，無料版のColaboratory で 1〜5 分程度である．また，1 枚ずつ生成するのではなく，複数枚を同時に生成することも可能である．同じキーワード列であっても実行の度に，モデル中のアルゴリズムで使用されているシード値がランダムに変わるため，異なる画像が生成される．そのため，生成された画像が気に入らなければ何度も生成し直すことができる．画像生成時のキーワードとシード値を控えておけば，同じ画像を再び生成することも可能である．図 1 に「子供 笑顔 虹油絵」というキーワードで生成した画像を示す．また，図 2 に「子供 笑顔 竹やぶ 水彩画」というキーワードで生成した画像を示す．
写真の様な画像を生成することもできるが，この例のように「油絵」や「水彩画」のように，どのように描かれた画像にするかを指定して出力させることもできる．同様に，図 3，図 4にも別のキーワードで生成した画像を示す．
このように，テキストによるキーワードの列によって画像を生成する text-to-image においては，ユーザの望みに近い画像を生成するためには，どのようにキーワードを入れるかが重要になる． 一般に，画像以外を生成する場合も含めて，Generative AI に対するテキスト入力をどのように上手く行わせるかについてのノウハウは，第35号（2023）

プロンプトエンジニアリング[14]と呼ばれている．

図 1 「子供 笑顔 虹 油絵」

図 2 「子供 笑顔 竹やぶ 水彩画」

図 3 「森 川 海 光 いろいろな生物 油絵」

渋沢：Generative AIによるデジタルコンテンツ作成演習の授業実践

図 6 「medical equipment cool cartoon」
図 4 「魚 川 鳥 海 蝶 森 花 光 油絵」
次に，Midjourney[6]によって生成した画像を図5，図 6，図 7，図 8 に示す．Midjourney は，チャットサービスである Discord[15]を通して画像の生成を行う．Discord のチャットルームに画像生成のコマンドとオプション，キーワード列を入力することで画像生成できる．画像生成時のオプション指定により，アスペクト比や解像度を 細 か く 指 定 で き る 他 ，HDRI(High DynamicRange Image)や，パノラマ画像の生成も可能である．そのため，Midjourney で生成したパノラマ画像を Unity[16]などで球体に貼り付けて 3D 空間を生成し，Meta Quest[17]等の VR デバイスで体験すること等も可能である．

図 5 Midjourney で生成した馬の画像

図 7 「medical equipment cool cartoon」

図 8 「smiling princess rainbow」

第一工科大学研究報告第35号（2023）

これらの演習成果を応用して，第 12 回から 14回の授業では，「第 43 回 全国豊かな海づくり大会～おんせん県おおいた大会～」[18]の大会ロゴマークデザインに応募する作品の制作を行った．同大会は「多様な水産物の味力（みりょく）発信」，ひいては「大分県産魚の消費拡大」に資することを目的としている．ロゴマークデ
ザインの募集では，その目的に沿って，大分県の豊かな自然環境で育まれた多様な水産物を PRできるようなわかりやすいロゴマークデザインのイラスト画が求められた．制作したロゴマー
クデザインの例を図 9，図 10，図 11 に示す．図11 の作品は，ベースとなるいくつかの魚の画像を Generative AI で生成した後，画像編集ソフトで加工して背景画像を制作して，合成されたものである．
また，同大会の大会 PR キャラクターとして「めじろん」が既に制作されているが，同様に大会 PR のマスコットキャラクターの制作を希望する受講生は，図 12 の作品を制作した．

図 11 ロゴマークデザイン作品例 3

図 12 マスコットキャラクターの作品例

図 9 ロゴマークデザイン作品例 1

3.2. その他
本論文では，論文という形式に掲載できるコンテンツである 2D 画像を主に示したが，授業では Stable DreamFusion [9]による 3D 画像の生成，
Mubert Text to Music [7]に よ る 音 楽 の 生 成 ，Phenaki [10]に よ る 動 画 の 生 成 も 取 り 扱 っ た ．
Mubert Text To Music に よ る 音 楽 生 成 で はColaboratory でコードを作成，実行して音楽生成した．音楽の時間，キーワードを列挙することで音楽の生成が可能である．
4.

図 10 ロゴマークデザイン作品例 2

今後の課題
本論文では，Generative AI を使ったデジタルコンテンツ演習の授業の実践について報告した．
Generative AI のプロンプトエンジニアリングにより，ユーザが求めているものに近いコンテンツを生成できる一方で，生成されたコンテンツに人間が加工してコンテンツを生成したい場面も多く見られた．このような用途のために，Photoshop のデータ形式のように，レイヤー等に別れたコンテンツの生成が上手くできるようになると，人間と Generative AI が協調してデジタルコンテンツを作成しやすくなると考えられる．

渋沢：Generative AIによるデジタルコンテンツ作成演習の授業実践

参考文献[1] LeCun, Y., Bengio, Y. & Hinton, G. Deep learning.
Nature 521, 436–444 (2015). https://doi.org/10.1038/n
ature14539[2] Cao, Yihan, Siyu Li, Yixin Liu, Zhiling Yan, Yuton
g Dai, Philip S. Yu, and Lichao Sun. "A comprehensiv
e survey of ai-generated content (aigc): A history of ge
nerative ai from gan to chatgpt." arXiv preprint arXiv:
2303.04226 (2023).
[3] Jascha Sohl-Dickstein, Eric A. Weiss, Niru Mahes
waranathan, and Surya Ganguli. 2015. Deep unsupervi
sed learning using nonequilibrium thermodynamics. In
Proceedings of the 32nd International Conference on I
nternational Conference on Machine Learning - Volume 37 (ICML'15). JMLR.org, 2256–2265.
[4] Robin Rombach, Andreas Blattmann, Dominik Lorenz, Patrick Esser, Björn Ommer:
High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models. CVPR 2022: 10674-10685.
[5] Stable Diffusion, https://github.com/Stability-AI/stablediffusion, (2023 年 5 月 6 日参照)．
[6] Midjourney, https://www.midjourney.com/, (2023年 5 月 6 日参照)．
[7] Mubert-Text-to-Music, https://github.com/Mubert
AI/Mubert-Text-to-Music, (2023 年 5 月 6 日参照)．
[8] RunwayML, https://app.runwayml.com/, (2023 年5 月 6 日参照)．
[9] Stable-Dreamfusion, https://github.com/ashawkey/
stable-dreamfusion, (2023 年 5 月 6 日参照)．
[10] Ruben Villegas, Mohammad Babaeizadeh, PieterJan Kindermans, Hernan Moraldo, Han Zhang, Moha
mmad Taghi Saffar, Santiago Castro, Julius Kunze, Dumitru Erhan: Phenaki: Variable Length Video Generati
on From Open Domain Textual Description. CoRR abs/2210.02399 (2022).
[11] Google Colaboratory, https://colab.research.googl
e.com/, (2023 年 5 月 6 日参照)．
[12] Hugging Face, https://huggingface.co/, (2023 年 5月 6 日参照)．
[13] rinna/japanese-stable-diffusion, https://huggingface.co/rinna/japanese-stable-diffusion, (2023 年 5 月 6日参照)．
[14] Vivian Liu and Lydia B Chilton. 2022. Design Gu
idelines for Prompt Engineering Text-to-Image Genera
tive Models. In Proceedings of the 2022 CHI Conferen
ce on Human Factors in Computing Systems (CHI '22).
Association for Computing Machinery, New York, N
Y, USA, Article 384, 1–23. https://doi.org/10.1145/349
1102.3501825[15] Discord, https://discord.com/, (2023 年 5 月 6 日参照)．
[16] Unity, https://unity.com/, (2023 年 5 月 6 日参照)．
[17] Meta Quest, https://www.meta.com/jp/quest/, 202
3 年 5 月 6 日参照)．

[18] 第 43 回 全国豊かな海づくり大会～おんせん県おおいた大会～, https://www.pref.oita.jp/soshiki/16360/umidukuritop.html, (2023 年 5 月 8 日参照)