～ 超解像・ノイズ除去の基礎、画像生成AIのコア技術：GAN・Diffusion Mode、画像復元の主要アプローチ、応用上の課題と対策、最新技術：世界モデルとの融合・VLM連携 ～
・最新のAI画像処理技術を修得し、ハルシネーション対策やエッジ向けのモデル軽量化、LoRAによるチューニングといった、実務での泥臭い課題への対処法に活かすための講座！
・従来の画像復元技術からGAN・Diffusion Modelのメカニズム、LLM連携、外観検査の応用や技術的問題解決までを体系的に修得し、AI技術を効果的に用いた画像処理システムの開発に活かそう！
・従来の「きれいな画像を作る技術」から、「AIや人間が正しく判断するための情報品質を向上させる技術」となっている最新の画像復元技術を修得できる特別セミナー！
・ＷＥＢ会議システムの使い方がご不明の方は弊社でご説明いたしますのでお気軽にご相談ください。
本セミナーでは、古典的アプローチから最先端の生成AIまで、画像復元技術を体系的に学びます。前半は従来手法の限界を整理し、GANやDiffusion Modelのメカニズム、LLM連携など技術のコアを深く理解します。後半の実践パートでは、超解像やノイズ除去に加え、製造現場で役立つ外観検査への応用を解説。さらに、ハルシネーション対策やエッジ向けのモデル軽量化、LoRAによるチューニングなど、実務の泥臭い課題への対処法を学びます。
最後は動画復元や物理法則を理解する世界モデルなどの未来予測と共に、基盤モデルを組みこなす次世代のスキルセットを提示。最先端AIの中身を正しく理解することで、受講翌日から現場で様々な手法を実践できるようになるでしょう。
| 開催日時 |
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|---|---|
| 開催場所 | オンラインセミナー |
| カテゴリー | オンラインセミナー、ソフト・データ・画像・デザイン |
| 受講対象者 |
・生成AIや画像復元に興味があり、基礎から学びたい方。特に、中身を体系的に理解しながら、実践力を磨きたい方 （画像外観検査、医用画像、自動運転、防犯・監視システム、衛星画像、リモートセンシング、観測、ゲーム、フィジカルAI、LLM／VALとの連携、世界モデルとの融合） |
| 予備知識 | ・なるべく数式や専門知識を使わずに説明しますので、特に必要ありません |
| 修得知識 |
・古典的アプローチから最先端の生成AIまで、体系的な画像復元技術 ・既存のAIモデルを、自社のデータにチューニングして適用する知識 |
| プログラム |
１．画像復元の発展の推移 ～従来の画像復元から生成AIを用いた画像復元まで～ （１）．画像劣化のメカニズム ・ボケ、ノイズ、低解像度 （２）．従来の復元アプローチ ・Wiener Filter、超解像 （３）．従来手法の限界：失われた情報は「予測」するしかない （４）．生成AIによる進化 ・ 「もっともらしい画素」を創り出す、画期的なアプローチの登場 （５）．応用事例 ・自動運転、医療、外観検査、エンタメにおける画像復元の活用事例
２．画像生成AIのコア技術 ～GANからDiffusion Modelへ～ （１）．CNN：トラディショナルな深層学習と最近の発展 （２）．GAN（敵対的生成ネットワーク） ・騙し合いが生み出すリアルな質感の復元 （３）．Trandformer、CLIP ・大規模自然言語モデルとの融合 （４）．Diffusion Model（拡散モデル） ・砂嵐から奇跡の一枚を復元するステップの数理的イメージ ａ．なぜDiffusion ModelはGANの「崩壊（Mode Collapse）」を克服できたのか ｂ．技術者が押さえるべき、主要なオープンソースモデル（Stable Diffusionなど）の系譜
３．画像復元技術の実践アプローチと外観検査・異常検知における画像復元の最新技術 （１）．Super Resolution（超解像） ～モザイク画質を4K・8Kクラスへ～ ・Rea ESRGAN等のメカニズム ａ．従来のアップスケーリングとAI超解像の決定的な違い ・補間処理とテクスチャ生成 ｂ．Real ESRGANのメカニズム ・次劣化モデルによる現実世界の複雑な劣化の再現 ｃ．Diffusion Modelベースの超解像 ・GANのアーティファクトを抑えた高精細化 ｄ．実務における適切な拡大倍率と計算コストのトレードオフ （２）．Inpainting & Outpainting ～傷の修復、不要物除去、そして「写っていないはずの背景」の予測生成～ ａ．Masked Image Modelingの基礎 ・どの領域を「消して」「創る」か ｂ．Inpaintingによる画像修復 ・古い写真のキズ消し、映像内の不要オブジェクトの自然な除去 ｃ．Outpaintingによる画角拡張 ・構図の制約を超えた、周辺背景の「もっともらしい」自動補完 ｄ．境界線の馴染ませ方 ・元画像と生成領域の境界における輝度・色調の不連続性を防ぐ技術 （３）．Deblurring & Denoising ～ブレや暗所ノイズを極限まで低減する技術～ ａ．手ブレ・被写体ブレの数理と復元（Deblurring） ・点拡がり関数（PSF）の推定からAIによるブレ除去へ ｂ．暗所・高感度ノイズの除去（Denoising） ・センサーノイズの特性と、生成AIによる信号とノイズの分離 ｃ．主要モデルの紹介 ・拡散モデル、トランスフォーマー構造を取り入れた最新復元ネットワーク ｄ．実写データへの適用限界 ・過度な平滑化によるディテールの喪失を防ぐアプローチ （４）．条件付け（Conditioning）の重要性 ～元画像の「特徴」をいかに殺さずに復元するか～ ａ．なぜ生成AIの自由度を「縛る」必要があるのか ・プロンプト（テキスト）の限界・構造と質感・意味の維持 ｂ．構造で縛る ・ControlNetによる誘導 vs 低品質な合成画像をimage2imageで高品質化 ｃ．意味や質感で縛る：IP－AdapterとEmbedding（埋め込み）の活用 ・CLIPのクロスアテンション結合 ｄ．【実践アプローチ】ControlNet or image2image X IP Adapterの併用等 （５）．【現場特化】外観検査・異常検知における画像復元の最新技術 ａ．正常画像への「復元（再構成）」による未知の欠陥検出 ・AE／VAEからDiffusionを用いた最新手法まで ｂ．「良品データしかない」状況の打破 ・生成AIによる疑似欠陥（キズ・汚れ）データの自動生成とパイプライン
４．画像システムへの応用上の課題と対策 （１）．ハルシネーション ・もっともらしさと事実の歪曲のジレンマ ・ 医療や外観検査で生成AIを使う際のリスク （２）．モデルの軽量化・高速化 ・実機やエッジデバイス（Jetsonなど）で動かすための工夫（蒸留、量子化） （３）．評価指標：PSNR／SSIM（数値的な一致度）から FID／CLIPIQA（人間の見た目の自然さ）へ （４）．データ制約とファインチューニングの現実 ａ．現場特化型モデルへの適応 ・少ない自社データでいかにチューニングするか（LoRAなど） ｂ．データドリフトへの対応 ・工場の照明変化やカメラ経年劣化による精度低下とその運用対策 （５）．法的、倫理的課題：著作権・ライセンスとデータセキュリティの基礎知識
５．画像復元の次のトレンドと今後の展望 （１）．Multimodalの波： 「テキストや音声」で画像復元をコントロールする ・例「このブレを消して、右側を明るくして」 （２）．画像から動画へ ・動画復元（Video Restoration）における生成AIの衝撃 （３）．「世界モデル（World Models）」と画像復元の融合 ａ．物理法則（重力、光の反射など）を理解した次世代の画像復元 ・物理インフォームドAI：PINNなどとの親和性 ｂ．ただ直すのではない、LLM／VLM（視覚言語モデル）と連携した「文脈を理解する」復元 ・例：防犯カメラの文字を推測して復元する （４）．これからの「画像処理・AIエンジニア」に求められるスキルセット ａ．「ゼロからモデルを作る」から「既存の大規模基盤モデルを組み合わせて最適化する（AIオーケストレーション）」スキルへのシフト ｂ．明日から使える！オープンソースリポジトリ・論文サーベイ |
| キーワード | 画像復元 生成AI Diffusion Model GAN CNN 超解像 Real ESRGAN Inpainting Outpainting Deblurring Denoising ControlNet IP Adapter 異常検知 |
| タグ | 音声処理 |
| 受講料 |
一般 (1名)：49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名)：44,000円(税込) |
| 会場 |
オンラインセミナー本セミナーは、Web会議システムを使用したオンラインセミナーとして開催します。 |
営業時間 月~金：9:00～17:00 / 定休日：土日・祝日
