Metanomaly、アニメ特化モデル「Tsubaki.3」を公開

Metanomalyは9月16日、イラスト・マンガ・動画制作に対応するアニメ特化モデル「Tsubaki.3」をリリースしました。
同じキャラクターや画風を保ちながら、生成から編集、動画化までを一つのモデルで扱います。
開発プロセスをまとめた技術レポートを公開し、タグ付けモデル「Tagger」はオープンソース化しました。

記事の概要

「Tsubaki.3」は、テキストや参考画像からイラスト、マンガページ、動画を生成できるモデルです。
1枚の参考画像から、表情やポーズ、衣装、年齢などが異なる同一キャラクターの画像を作成できます。
線画から完成までの制作工程を扱い、髪色や手のポーズなどを自然言語で編集できます。
コマ割りや吹き出し、台詞を含むマンガページにも対応し、日本語・中国語・英語・韓国語の文字を配置できます。
開発では、約5億件の画像・テキストペアを品質 filtreringなどで絞り、約5,000万件を学習に用いる方針を示しました。
約7,000枚のデータによる教師ありファインチューニング後、正確さと絵としての美しさを分けて強化学習しました。
技術レポートでは、データキュレーション、学習パイプライン、ポストトレーニング、評価方法を説明しています。
アニメ画像向けタグ付けモデル「Tagger」は、Hugging Faceで研究・開発用途向けに公開しました。

記事のポイント

1. キャラクターを継続生成： 参考画像を起点に、表情や衣装などを変えながら、キャラクター性を保った画像を生成できます。
2. 制作工程を自然言語で編集： 線画から完成までの各段階を扱い、髪色やポーズ、持ち物などを言葉で変更できます。
3. 技術情報とモデルを公開： 約5億件から約5,000万件へ絞り込むデータ方針を示し、Taggerをオープンソース化しました。

このニュースがもたらす影響

• コンテンツ制作会社： 画像生成を単発の素材作りに使う企業は、同じキャラクターを軸にマンガや動画まで展開する制作工程へ、AIの適用範囲を広げられるか検討することになりそうです。
• 画像生成サービス： 競合サービスでは、生成画質だけでなく、キャラクターや画風の一貫性、制作途中の編集、マンガから動画への接続までを一体で評価される可能性があります。
• AI研究者・開発者： データの絞り込みや評価方法を含む技術レポートとTaggerの公開により、アニメ画像モデルの再現検証や独自開発の出発点を得やすくなると考えられます。

このニュースの背景

アニメ制作では、イラストだけでなくキャラクター設定、線画、マンガページ、動画までを連続した工程として扱う需要があります。
Tsubaki.3は、約5億件の画像・テキストペアから品質 filteringなどを経て約5,000万件を学習に用いる方針を示しています。
約7,000枚のデータによる教師ありファインチューニング後、正確さと絵としての美しさを分けて強化する開発手法を説明しています。
技術レポートで開発プロセスを共有し、アニメ画像向けタグ付けモデルを研究・開発用途向けに公開することで、モデルの検証可能性も示しています。

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