Last Updated on 2025-07-23 18:35 by さつき
MIT研究者らが2025年7月21日、画像生成においてジェネレーターを使用しない新手法を発表した。
研究チームはMITのLaboratory for Information and Decision Systems（LIDS）の大学院生Lukas Lao Beyer氏、MIT CSAILのポスドクTianhong Li氏、Facebook AI ResearchのXinlei Chen氏、MIT航空宇宙学教授でLIDSディレクターのSertac Karaman氏、MIT電気工学・コンピューターサイエンス准教授のKaiming He氏で構成される。
研究成果は2025年夏にバンクーバーで開催されたInternational Conference on Machine Learning（ICML 2025）で発表された。
従来の画像生成システムはトークナイザーとジェネレーターが必要だったが、新手法は1次元トークナイザーとデトークナイザー、既存のニューラルネットワークCLIPのみで画像生成を実現する。256×256ピクセル画像をわずか32個のトークンに圧縮し、各トークンは12桁の二進数で2¹²（約4,000）の可能性を持つ。
この手法により計算コストを大幅削減でき、レッサーパンダをトラに変換する画像変換や、欠損部分を補うインペイント処理が可能になった。
From: 
A new way to edit or generate images MIT News
【編集部解説】
今回のMIT研究チームによる画像生成技術の発見は、AI画像生成の根本的なアプローチを変える可能性を秘めています。従来の「ジェネレーター必須」という常識を覆し、より効率的な画像生成への道筋を示している点で注目に値します。
技術の核心：1Dトークナイザーの革新性
この研究の最大の革新は、画像を1次元のトークン列として扱う点にあります。従来の2次元グリッド形式では16×16＝256個のトークンが必要でしたが、1Dトークナイザーはわずか32個で同等の表現が可能になりました。これは画像の冗長性（隣接する領域の類似性）を効率的に除去する仕組みによるものです。
各トークンが12桁の二進数（2¹²＝約4,000通り）で構成される点も興味深く、研究者のHe氏が「コンピューターが話す4,000語の語彙」と表現したように、機械学習における新たな「言語体系」の創出とも言えるでしょう。
計算コスト削減への大きなインパクト
この技術が業界に与える影響で最も重要なのは、計算コストの劇的な削減です。従来の生成モデルでは数週間から数ヶ月の訓練期間が必要でしたが、ジェネレーターを使わない手法により、この負担が大幅に軽減されます。
プリンストン大学のZhuang Liu氏が指摘するように、「画像生成コストを数倍削減する可能性」があり、これは中小企業やスタートアップにとって参入障壁を下げる重要な要素となるでしょう。
応用可能性の広がり
注目すべきは、この技術がコンピュータービジョン分野を超えて応用できる点です。Karaman教授が示唆するように、ロボットや自動運転車の行動パターンを同様にトークン化することで、より広範囲な応用が期待されます。
特に自動運転分野では、Lao Beyer氏が言及したように、画像ではなく「車両が取り得る異なるルート」をトークンで表現することで、経路最適化の新たなアプローチが生まれる可能性があります。
ポジティブな側面と潜在的なリスク
ポジティブな側面
・計算リソースの大幅削減により、AI画像生成の民主化が進む・リアルタイム画像編集・生成の実現可能性・既存技術（CLIP等）との組み合わせによる柔軟な応用
潜在的なリスク
・生成画像の品質向上により、ディープフェイクの精度向上懸念・低コスト化による悪用の拡大可能性・推測される影響として、クリエイティブ業界への影響拡大
長期的な視点での影響
この技術は画像生成AIの「第二フェーズ」の始まりを示唆しています。初期の高コスト・高品質から、低コスト・実用性重視への転換点となる可能性があります。
ニューヨーク大学のSaining Xie氏が「トークナイザーの役割を再定義する」と評価したように、これまで単なる圧縮ツールとして認識されていた技術が、生成の中核を担う可能性を示しました。
規制への影響
計算コストの削減と技術の簡素化は、規制当局にとって新たな課題を提起します。従来の高コスト・高技術障壁による自然な抑制効果が薄れることで、より積極的な規制枠組みの構築が必要になるかもしれません。
この技術革新は、AI画像生成の未来を大きく左右する転換点として、業界全体の注目を集め続けることでしょう。
【用語解説】
トークナイザー
画像やテキストなどのデータを小さな単位（トークン）に分割し、コンピューターが理解しやすい形式に変換するニューラルネットワークの一種である。
デトークナイザ
トークナイザーによって分割・圧縮されたトークン列を元の画像やデータに再構築する機能を持つニューラルネットワークである。
インペイント
画像の一部が欠損・消去された部分を周囲の情報から補完し、自然な形に修復する技術である。
1Dトークナイザー
従来の2Dトークン配列ではなく、一列のトークン列で画像を圧縮・エンコードする新方式である。圧縮率が高く、少数のトークンで画像全体を表現できる。
Laboratory for Information and Decision Systems（LIDS）
MITの学際的研究センターで、情報・意思決定科学の研究と教育の推進を目的としている。
【参考リンク】
MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory（外部）
MITのコンピュータ科学・人工知能研究所。最先端のAIおよび計算技術の研究を行う世界有数の研究機関である。
Meta AI Research（外部）
Meta（旧Facebook）のAI研究部門。生成AI、コンピュータビジョン、自然言語処理などの最先端研究を推進している。
ByteDance（外部）
TikTokの運営会社として知られる中国の大手テクノロジー企業。AI研究にも積極的に取り組み、1Dトークナイザーの原典研究に貢献している。
International Conference on Machine Learning (ICML)（外部）
機械学習の国際会議。2025年はカナダ・バンクーバーで開催される。最新の機械学習研究が発表される主要イベントである。
CLIP by OpenAI（外部）
テキストと画像の関連性を効率的に学習するニューラルネットワーク。画像生成には直接用いられないが、画像とテキストのマッチ度を評価する。
【参考記事】
MIT researchers’ paper on arxiv（外部）
ICML 2025で発表された本研究の原論文。画像の操作と生成のための新たな技術的詳細が記載されている
MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory – Wikipedia（外部）
MITのCSAILに関する詳細情報。2003年の設立経緯、研究分野、組織構造についての包括的な解説
Kaiming He – Wikipedia（外部）
論文共著者のKaiming He氏の経歴と業績。ResNetの共同開発者として知られる研究者の詳細プロフィール
【編集部後記】
この技術革新を見て、皆さんはどのような可能性を感じられるでしょうか？計算コストの大幅削減により、これまで大企業だけが扱えた画像生成AIが、もっと身近な存在になるかもしれません。
一方で、悪用への懸念も拭えません。私たちinnovaTopia編集部も、この技術が社会にどのような変化をもたらすのか、皆さんと一緒に見守り続けたいと思います。読者の皆さんは、この技術をどのような分野で活用してみたいと考えられますか？
