TL;DR
AI 画像ジェネレーターに関しては、可能性は無限です。しかし、欠点もいくつかあります。たとえば、飽和状態になると、アーティストが目立つことが難しくなります。また、ユニークな NFT 作品を盗もうとするハッカーに対するアートの保管とセキュリティに対する新たな需要もあります。
導入
近年、アート界では人工知能 (AI) の役割が拡大しています。膨大な量のデータを分析して学習できるアルゴリズムにより、AI はさまざまなアート スタイルや要素を組み合わせて、革新的な新しい作品を生み出すことができます。
AI の台頭により多くの業界が変革を遂げていますが、NFT の世界も例外ではありません。AI 生成アートは NFT エコシステムでますます人気が高まっており、経験やスキルに関係なく、誰でもユニークなデジタルアート作品を作成できるようになりました。
AI生成NFTアートとは？
AI 生成 NFT アートとは、大量のデータを分析して学習できる AI アルゴリズムを使用して作成されたデジタル アート作品を指します。たとえば、カラー パレット、形状、テクスチャなど、さまざまなアート スタイルを組み合わせることができます。その結果、AI 生成アートは、現在のアート エコシステムで一般的な既存のスタイルや手法とはまったく異なるものになる可能性があります。
AI によって生成されたアート作品の NFT コンポーネントは、ブロックチェーン技術を使用して認証できることを意味し、画像、アニメーション、さらにはユーザー入力に応答する動的 NFT の形式で提供できます。
NFT アートにおける AI アプリケーション
AI の進歩は、NFT 業界ではすでに、いくつかのクリエイティブなコレクションや新しいプロジェクトに影響を与える要因として目に見えています。この技術は一般にまだ普及していませんが、AI の潜在的な影響は、NFT の作成、品質管理、検証と認証に分類できます。
創造
AI を使用すると、ユニークな NFT アートを作成できますが、ブラシ、ペイント、デジタル イラストレーション ソフトウェアなどのツールではなく、言葉や「プロンプト」を使用します。アートが完成したら、世界中で公開したり、NFT マーケットプレイスなどのチャネルを通じて販売したりすることもできます。
AI アートの背後にある 2 つの主要なテクノロジーは、プロンプト エンジニアリングと生成 AI です。プロンプト エンジニアリングは、自然言語処理モデルが会話を開始し、ユーザーを特定の結果に導くために使用するテキスト プロンプトを設計および改良するプロセスです。
生成 AI とは、さまざまなルールやパラメータに基づいて画像やその他のメディアを生成することを指します。これらの事前定義された制約は、既存のデータやパターンに基づくことも、アーティストが独自のものを作成するために設計することもできます。
AI 画像ジェネレーターは、ユーザーの好みを聞いて NFT アートをパーソナライズすることもできます。このタイプのアート作品はユーザー専用に作成されるため、通常は複製できないユニークな作品です。
プロセスは次のようになります。
ユーザーは、好きな色、スタイル、興味など、自分の好みに関する情報を提供します。
AI ジェネレーターは、これらの好みに基づいて独自のアートワークを生成します。
ユーザーは、生成されたアートワークをブロックチェーンベースのプラットフォーム上で NFT として発行します。
作成例: ビカソ
たとえば、Bicasso は AI の力を活用した NFT 画像ジェネレーターで、ユーザーは事前に定義されたプロンプトに基づいてユニークなデジタル アートを作成できます。ユーザーは、Bicasso にベース画像をアップロードしてクリエイティブに強化することもできます。さらに、Bicasso には NFT ミント機能があり、ユーザーは生成した画像を BNB スマート チェーン上でミントし、自動的にウォレットに保存できます。
Bicasso は、特別なタイプのディープラーニング、つまり事前定義されたトレーニング データセットに基づいて新しい画像を生成できるテキストから画像へのモデルを使用します。まず、トレーニング セット内の画像をランダム ノイズに分解します。次に、ユーザーが指示を入力すると、モデルはプロセスを逆に実行し、予測に基づいてノイズを除去して、関連する画像を構築します。Bicasso の詳細については、Binance ブログをご覧ください。
品質管理
AI は NFT アートの作成における品質管理にも役立ち、最終製品が一定の基準を満たし、コレクターにとって魅力的なものとなることを保証します。
たとえば、AI アルゴリズムは NFT アート画像を分析し、低解像度、ピクセル化、歪みなどの潜在的な問題を特定できます。また、AI を使用して NFT アートの構成を分析し、特定の美的基準を満たしているかどうかを確認することもできます。
検証と認証
AI はデジタル アート ファイルを分析してその真正性を検証するために使用できます。たとえば、ブロックチェーンのトランザクション履歴を分析して NFT が複製ではなく実際にオリジナルであることを確認することで、NFT アート作品の真正性を検証するのに役立ちます。
さらに、AI は NFT アートのコンテンツを分析し、それがオリジナルであり、著作権法に違反していないことを確認するのに役立ちます。その結果、購入者は購入するアート作品の由来と価値にさらに自信を持つことができます。
AI アルゴリズムは、NFT アートの売買データを活用して市場動向を分析し、パーソナライズされた推奨事項を提供することもできます。これにより、検索結果が向上し、詐欺の可能性が最小限に抑えられ、全体的なユーザー エクスペリエンスが向上します。
NFTにおけるAIの潜在的な欠点
AI は NFT アート エコシステムを豊かにする可能性がありますが、欠点も考えられます。たとえば、AI を使用すると、独創性に欠ける NFT エコシステムになる可能性があります。
AI 画像ジェネレーターは単一のアート作品から無限のバリエーションを作成できるため、市場が飽和状態になり、アーティスト同士の差別化が難しくなります。
もう 1 つのよくある懸念は、AI が生成したアートには、伝統的なアートに通常見られる人間味が欠けているかもしれないということです。これにより、アーティストとアートの間の感情的なつながりが弱まり、作品の真正性や個性が薄れてしまう可能性があります。
AI で生成されたアート作品がテクノロジーに依存していることも懸念事項であり、技術的な障害によりアート作品が紛失したり盗難されたりする可能性がある。
結論
AI が NFT エコシステムに与える影響は、デジタル アートの作成、販売、検証の方法を変える可能性があります。ただし、AI で生成された NFT によって市場が飽和状態になり、独創性が失われる可能性があるという懸念もあります。NFT エコシステムでの AI の使用が進化し続けるにつれて、デジタル アートの見方やインタラクションが AI によってどのように変化するかを見るのは興味深いでしょう。
参考文献
NFT アーティスト Beeple とは誰ですか? なぜ有名なのですか?
独自のNFTを作成する方法
メタバースを支えるトップ 7 テクノロジー
Web 3.0 とは何ですか? なぜ重要なのですか?
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