Midjourneyは、画像生成AIとして多くのユーザーに愛用されているツールです。2024年7月31日にリリースされた最新バージョン、Midjourney v6.1は、さらに多くの機能と改善をもたらしました。本記事では、Midjourney v6.1のアップデート概要、v6.0との違い、使い方、そして新機能について詳しく解説します。
この記事はこんな人におすすめ
・Midjourney v6.1の使い方を知りたい
・Midjourney v6.1がとてもリアルだと聞いて気になる
Midjourney v6.1とは?画像生成AIがさらに進化!
Midjourneyより引用
Midjourney v6.1は、画像生成のクオリティ、速度、テキスト生成の精度など、様々な面での改善が行われました。以下は、公式から発表された主なアップデート内容です。
はい、喜んでブログ記事用に日本語で分かりやすく訳します。以下が記事の案です:
Midjourney V6.1アップデート:画像生成がさらに進化!
Midjourneyの最新バージョンV6.1がリリースされました。このアップデートでは、画像生成の品質と機能が大幅に向上しています。主な改善点を見ていきましょう。
1. より自然で一貫性のある画像生成
Midjourneyより引用
- 腕、脚、手、体、植物、動物などの描写がより自然になりました。
- 画像の全体的な品質が向上し、ピクセルのアーティファクト(不自然な模様)が減少。
- テクスチャ、肌の質感などがよりリアルに表現されるようになりました。
2. 細部の精度が大幅アップ
Midjourneyより引用
- 目、小さな顔、遠くの手などの細かい部分がより正確に、詳細に描かれるようになりました。
目の皺や組織がよりリアルに表現されています。
3. 画像の拡大機能が進化
- 新しい2倍拡大機能により、画像やテクスチャの品質が大幅に向上しました。
4. 処理速度の向上
- 標準的な画像生成が約25%高速化されました。
5. テキスト描画の改善
- プロンプトで「引用符」を使用して単語を指定した際の、テキスト描画の精度が向上しました。
6. パーソナライゼーション機能の強化
- より細やかで、意外性のある、正確なパーソナライゼーションモデルが導入されました。
- 過去のジョブで使用したパーソナライゼーションコードを再利用できるようになり、一貫性のある結果が得られるようになりました。
7. 新しい品質モード「–q 2」の追加
- 処理時間が25%増加する代わりに、よりテクスチャ豊かな画像を生成できる新モードが追加されました。
- ただし、画像の一貫性が若干低下する可能性があります。
8. 全体的な美しさの向上
- すべての面で、生成される画像が「より美しく」なりました。
このV6.1アップデートにより、Midjourneyの画像生成能力が大きく向上しました。より自然で詳細な画像が生成できるようになり、クリエイティブな作業の幅が広がることでしょう。
この記事は、Midjourney V6.1の主要な改善点を日本語で分かりやすく説明しています。技術的な詳細を保ちつつ、一般のユーザーにも理解しやすい表現を使用しています。必要に応じて、さらなる説明や例を追加することも可能です。
Midjourney v6.1と6.0の違い
Midjourney v6.1とv6.0の違いは、主に以下の点にあります。
- 画像クオリティ: v6.1では、ピクセルアーティファクトが減少し、テクスチャやスキンの質感が向上しています。v6.0と比べて、生成される画像がより自然で違和感が少ないです。
- 生成速度: v6.1は、標準的なイメージジョブが約25%高速化されており、ユーザーの待ち時間が短縮されています。
- テキスト生成の精度: v6.1では、プロンプトで「引用」を使って単語を描く場合の精度が向上しています。
- パーソナライゼーション機能: v6.1では、パーソナライゼーションコードのバージョン管理が可能になり、古いジョブのパーソナライゼーションモデルとデータを利用できます。
- 新しい–q 2モード: v6.1では、画像の一貫性を低下させる代償として、より多くのテクスチャを追加するモードが追加されました。
チワワでV6.1とV6.0 を比較してみました。左がV6.1右がV6.0です。
明らかに鮮明さが改善されています。V6.0のようなぶれ感もないです。
人間でも見てみましょう。とんでもないほどに鮮明になっているのがお判りでしょうか。
Midjourney v6.1の使い方
Midjourney v6.1の使い方は、基本的にはv6.0と同じです。
v6.0をv6.1にするだけです。
プロンプト例
A person eating ice cream in the hot summer, --ar 9:16 --iw 3 --s 50 --v 6.1
Midjourneyの基本的な使い方は以下の記事をご覧ください。
[–q 2] のパラメータについて
Model Version | Quality .25 | Quality .5 | Quality 1 | Quality 2 |
---|---|---|---|---|
Version 6.1 | ✗ | ✓ | ✓ | ✓ |
Version 6.0 | ✓ | ✓ | ✓ | ✗ |
Version 5.2 | ✓ | ✓ | ✓ | ✗ |
niji 5 | ✓ | ✓ | ✓ | ✗ |
[–q 2] のQuality(クオリティ)パラメータは、v6.1で新たに導入された機能です。
Quality(クオリティ)パラメータ自体はもともとありましたが、今回のアップデートでv6.1のみ「Quality 2」で画像生成ができます。このパラメータを使用することで、よりハイクオリティな画像を生成することができますが、生成時間が25%長くなることがあります。
- q値の設定: q値が低いほど、画像の生成が速くなり、GPU時間の消費が少なくなりますが、生成結果の精度は落ちます。逆に、q値が高いほど、GPU時間は長くなりますが、画像のテクスチャやディテールが向上します。
- デフォルト設定: q値のデフォルトは「1」となっており、初期生成のみに影響します。アップスケールやバリエーションには影響しません。
-q 2を使って画像生成してみました。左が-q 2を使用。右が使用していないものでV6.1です。
プロンプト例
Chihuahua playing with cicadas in summer, –q 2 --ar 9:16 --iw 3 --s 50 --cref https://s.mj.run/fJlLU1sxiGQ --cw 0 --v 6.1
もはや素人には違いを評価するのも難しいぐらいですがwww唯一わかるとしたら左下のチワワの鮮明さはすごいですね。
パーソナライゼーションコードについて
パーソナライゼーション機能は、Midjourneyがユーザーの好みを学習し、生成結果に反映させる機能です。v6.1では、パーソナライゼーションコードのバージョン管理が可能になり、以前の学習結果に基づいて画像を生成することができます。
- ランク付け: Web版のMidjourneyから画像のランク付けを行うことで、パーソナライゼーション機能が強化されます。
- バージョン管理: 古いジョブのパーソナライゼーションコードを使用することで、そのジョブのパーソナライゼーションモデルとデータを利用できます。
パーソナライゼーション機能は以下を入力することで確認可能です。
/list_personalize_codes
Midjourney v6.1+LumaAIが最強
Midjourney v6.1とLumaAIを組み合わせることで、さらに高品質な動画が作成可能になります。LumaAIは、画像のディテールやテクスチャをさらに動画にし、向上させるためのツールであり、Midjourney v6.1と併用することで、プロフェッショナルなレベルの画像を生成できます。
実際に先ほどのチワワの画像をベースに動画を作成してみました。
すごすぎる、映画になりそう・・・
まとめ
Midjourney v6.1は、画像生成AIとしての性能が大幅に向上し、ユーザーにとってより使いやすくなりました。画像クオリティの向上、生成速度の向上、テキスト生成の精度向上、新しいパーソナライゼーション機能など、多くの新機能が追加されています。これらの機能を活用することで、より高品質な画像を生成することが可能です。ぜひ、Midjourney v6.1を試してみてください。
本日のポイント
- 画像のクオリティが全体的に向上
- 生成速度とテキスト生成の精度が向上
- 新しい–q 2モードの導入
- パーソナライゼーションコードのバージョン管理が可能に
趣味:業務効率化、RPA、AI、サウナ、音楽
職務経験:ECマーチャンダイザー、WEBマーケティング、リードナーチャリング支援
所有資格:Google AI Essentials,HubSpot Inbound Certification,HubSpot Marketing Software Certification,HubSpot Inbound Sales Certification
書籍掲載実績:Chrome拡張×ChatGPTで作業効率化/工学社出版
突如、社内にて資料100件を毎月作ることとなり、何とかサボれないかとテクノロジー初心者が業務効率化にハマる。AIのスキルがない初心者レベルでもできる業務効率化やAIツールを紹介。中の人はSEO歴5年、HubSpot歴1年