「類似イラスト検索AI」でキャラクターの個性を守る
こんにちは、クライアントエンジニアの梶原です。
今回は、『白猫プロジェクト NEW WORLD’S』（以降、『白猫プロジェクト』）と『クイズRPG 魔法使いと黒猫のウィズ』（以降、『黒猫のウィズ』）で、新規イラスト制作時に利用している「類似イラスト検索AI」を紹介します。
イラスト制作では既存イラストとの類似を避けたい
『白猫プロジェクト』と『黒猫のウィズ』では、日々、キャラクターの新規イラスト制作を行っています。新規イラストを制作する際、キャラクターたちの個性を守るため、既存イラストと意図せず似てしまうことは避けるよう心掛けています。
しかし、これらのタイトルは運用年数が長く、既存イラスト数は膨大な数になっています。そのため、新規イラストに似ている既存イラストが無いかを効率的にチェックするのが難しい状況になっていました。さらに、タイトル間で横断的に類似イラストが無いかをチェックするのはより困難な状況でした。
類似イラスト検索AI
そこで、上記の問題を解決するために、類似イラスト検索AIを開発しました。
このAIは「イラストデータが入力されると、『白猫プロジェクト』と『黒猫のウィズ』の既存イラストの中から類似度が高い順にイラストをリストアップする」というものです。
この検索機能を実現する上で用いた「イラスト間の類似度」の定量的な評価手法を紹介します。
AIを使った「イラスト間の類似度」の評価手法
イラストの特徴ベクトルを抽出する
「イラスト間の類似度」は、髪色・髪型・顔立ち・衣装・シルエットなどの様々な側面での類似度合いを総合的に評価した値である必要があります。
そこで、画像の特徴を色んな側面から捉えるのが得意なAIモデルを利用して、イラストの特徴ベクトルを抽出しました。
特徴ベクトルとは、画像の本質的な情報や特性（色、形、テクスチャなど）を数値の配列で表現したものです。特に、似た画像は似た特徴を持つため、それらの特徴ベクトルも互いに類似する性質があります。
この性質を利用して、「イラスト間の類似度」を「特徴ベクトル間の類似度」で表すことにしました。
特徴ベクトル間の類似度を算出する
特徴ベクトル間の類似度は、以下の式で表される「コサイン類似度」で算出しました。
$$
cos(\bf{x},\bf{y}) = \frac{ \bf{x} \cdot \bf{y}}{\lVert \bf{x} \rVert \lVert \bf{y} \rVert}
$$
この指標を利用すれば、ベクトル間の類似度を数値化できるため、類似度が高い順にリストアップすることが可能になります。
手法のまとめ
ここまでの話をまとめると、以下の手順で類似イラスト検索が実現できます。
検索イラストと全既存イラストそれぞれの特徴ベクトルを、AIモデルを使って抽出する
各既存イラストの特徴ベクトルと検索イラストの特徴ベクトルとのコサイン類似度を算出する
コサイン類似度が高い順に既存イラストをリストアップする
この手法をベースに、イラスト制作現場のデザイナー視点で納得感のある検索精度になるまで調整を重ねました。
イラスト制作現場での活用
ここでは類似イラスト検索AIの活用例を紹介します。
一例として、新規キャラクターのキャラクターデザインの過程で、以下のラフイラストを制作したとします。
このラフイラストに似た既存イラストがないか確認するために類似イラスト検索を行うと、次のような検索結果が得られます。
検索結果の類似度No.1のイラストを見ると、髪の長さや色・衣装の形状や色・装飾品等の要素が類似していることが分かります。この検索結果をもとに、配色バランスを調整する、髪型を変える、装飾品を変える等の修正方針を立てることができ、既存イラストとの類似を避けることができます。
この例に限らず、類似イラスト検索AIはイラスト制作の各フェーズで活用されています。
類似イラスト検索AIの導入により、これまで効率的に行えなかった類似イラストのチェック工程が、
誰でも効率的にチェックできる
膨大な数の既存イラストを網羅的にチェックできる
さらに、ゲームタイトル間で横断したチェックもできる
という観点で改善されました。
まとめ
今回は「類似イラスト検索AI」の活用事例を紹介させていただきました。
「類似イラスト検索AI」で効率的に類似イラストのチェックができるようになり、意図せず類似イラストが作られるリスクを減らし、キャラクターの個性がより強固に守れるようになりました。
コロプラでは、最新技術を活用した様々な開発効率化にも取り組んでいるため、今後も紹介していきたいと思います。
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