9083 AI-generated beauty with Emma Watson's face pasted onto it _7

 

9083 AI-generated beauty with Emma Watson's face pasted onto it _7

　エマ・ワトソン顔の、あからさまな生成画像、結構いっぱいネットに転がっている。オレ自身、昭和のオカンのような割烹着に昭和の台所で肉じゃがを作っているエマ・ワトソンと、幕末の志士の姿をしたエマ・ワトソンを生成して、オレ自身、そこから絵に起こしてネットにあげている。

　とはいえ、今はもう、大手のLLMでは、今では著名人の顔を使った生成は自己規制が入っているはずだ。それでもいっぱい転がっているということは、規制前に山ほど作られたということなんだろうか？

　ということで、まず前提として、この場合はエマ・ワトソン本人にそっくりな画像生成は、多くのAIで制限がかかっている。これは肖像権やなりすまし防止のためだ。で、「なんで“エマ・ワトソン顔”の生成画像が大量にあるのか？」だが、いくつか理由が考えられる。

① 学習データに多く含まれている；エマ・ワトソンは、映画（特に『ハリー・ポッター』シリーズ）、ファッション誌、SNS・報道写真などで露出が非常に多いので、AIの学習データに含まれている確率が高い。つまり「典型的な顔パターンとして内部に抽象化されている」状態になっている。

② 顔の特徴が“平均的で整っている”；彼女の顔は、左右対称に近く、パーツ配置が標準的で、極端な特徴が少ないので、AIが生成する「美人顔の中央値」にかなり近いらしい。だから、「それっぽく作ると勝手に似てくる」現象が起きるのだという。

③ “名前を直接使わない回避プロンプト”があるのだそうだ。例えば海外では、“British actress, short brown hair, elegant, Hermione-like”、“famous wizard school heroine, grown up version”といった、名前を避けて特徴だけ指定するテクが広まっているそうだ。結果として、「ほぼエマ・ワトソンだけど名指ししてない画像」が大量に出回ることになるのだろう。

④ 既存画像の再利用・再投稿が多い。他人が作った画像を再アップ、少しだけ加工して再投稿、AI生成っぽく見せた既存写真などが混ざっているので、「異様に多く見える」側面もあるだろう。

　モデルごと、ChatGPT系、Gemini、Meta系ほかでは、それぞれ規制の強さは違う。Meta系などは一部ゆるい時期があって、「有名人そっくり生成」が通りやすかったのは事実だ。

　サンプルデータが多く、顔が“平均美”寄りで生成しやすくて、名前を回避して特徴で再現されるので、再投稿で増殖して見えるということは、まああるっぽい。

　見分けるというか、もう、まず最初に、生成エマ・ワトソンの右下隅には例えばMetaAIの文字など、半透明の文字なりロゴなりがよく入ってる。

　そうしたものが入るのは、主にこの3つの理由があるらしい。

① 出どころを明示するため（透かし・ウォーターマーク）で、生成AI画像は本物の写真と区別がつきにくく、なりすまし問題があるので、「これはAIが作ったものですよ」という目印としてロゴを入れているというわけだ。特に有名人っぽい顔（今回のようなケース）は誤認リスクが高いので、より分かりやすくしてる。

② 規制回避というより“責任の所在表示”の意味がある。完全に防げない以上、誰が生成したか、どのシステム由来か、を残す方向にシフトしている。つまり、「消す」より「タグ付けする」戦略だ。

③ 拡散対策（トレーサビリティ）も理由の一つ。SNSで画像が拡散したときに、出どころを追跡しやすい、フェイク拡散時に説明しやすいというメリットがある。

　さて、それにしてもなぜ“エマ・ワトソンっぽい顔”でよく見るのか？ここは少し皮肉で、エマ・ワトソン系の顔は、「AIがそれっぽく生成しやすい代表例」なので、自然に似てしまうということがある。でも本人そっくりは問題であるから、透かしを強めに出すという流れになりやすいのだろう。

　各AIとも、露骨な有名人再現には制限をいれ、でも“それっぽい顔”は出てしまうので、 許容する代わりにウォーターマークで管理、というバランスを取っているようだ。