画像生成 | AIの超マニュアル

進化する広告：AIが創造性を解き放つ

近年、広告クリエイティブの世界に大きな変化が訪れています。従来は、魅力的な広告を制作するには、高度な技術を持つデザイナーや映像制作者の存在が不可欠でした。高品質な画像や動画の作成には、時間も費用も多大にかかっていたのです。しかし、生成系AI技術の登場により、状況は一変しました。生成系AIは、まるで魔法のようです。人間が指示を与えると、それに基づいて、高品質な画像や動画を驚くほどの速さで作り出すことができるのです。しかも、従来の方法に比べて、はるかに低いコストで実現できます。この技術革新は、広告業界に大きな衝撃を与えました。これまで、時間と費用の制約から、広告クリエイティブに十分な投資ができなかった企業も、生成系AIを活用することで、質の高い広告を制作できるようになりました。結果として、より多くの企業が、より効果的な広告展開を行うことが可能になったのです。これは、広告業界全体の活性化につながると期待されています。

2024.09.06

その他

RUNWAY：動画編集の新しいカタチ

近年、動画共有サイトの普及に伴い、誰もが手軽に動画を制作し、発信することができるようになりました。しかし、従来の動画編集ソフトは、高機能である一方、インストールや設定が複雑で、初心者にとってハードルが高いものでした。 RUNWAYは、そのような従来の動画編集ソフトの常識を覆す、革新的な動画編集サービスです。インターネットブラウザ上で動作するため、面倒なインストールや複雑な設定は一切不要です。インターネットに接続できる環境さえあれば、いつでもどこでも、誰でも簡単に動画編集を行うことができます。従来の動画編集ソフトでは、パソコンの性能が低いと動作が重くなったり、編集作業中にフリーズしてしまうこともありました。しかし、RUNWAYはブラウザ上で動作するため、パソコンの性能に左右されることなく、快適に動画編集を楽しむことができます。また、編集した動画はクラウド上に保存されるため、パソコンの容量を圧迫することもありません。 RUNWAYは、直感的な操作で動画編集を行うことができる点も大きな魅力です。動画編集に必要な機能がシンプルにまとめられているため、初心者でも迷うことなく使いこなすことができます。また、豊富なテンプレートやエフェクトが用意されており、簡単な操作でクオリティの高い動画を制作することも可能です。

2024.09.06

ウェブサービス

画像変換技術Pix2Pix：ペア画像で学ぶAI

- 画像変換技術Pix2Pixとは画像変換技術Pix2Pixは、人工知能の力を使って、ある画像を別の全く異なる画像へと変化させる、まるで魔法のような技術です。例えば、まだ色が塗られていない線画に、Pix2Pixを使うことで、まるでプロの画家が描いたかのような美しいカラー画像を生成することができます。また、明るい昼間に撮影した写真も、Pix2Pixにかかれば、街灯が灯り、夜空が広がる幻想的な夜の風景へと早変わりします。従来の画像編集ソフトでは、私たち人間が、色を塗ったり、明るさを調整したりと、地道な作業を繰り返す必要がありました。しかしPix2Pixは、人工知能が画像の変換を自動的に行ってくれるため、時間と手間を大幅に削減することができます。これは、まるで優秀なアシスタントが、面倒な作業を肩代わりしてくれるかのようです。 Pix2Pixは、その驚異的な変換能力で、画像編集の分野に革命をもたらしつつあります。今後、さらに多くの分野で、私たちの創造性をサポートしてくれることでしょう。

2024.09.05

画像学習

ディープフェイク：人工知能が生み出す偽物の脅威

- ディープフェイクとはディープフェイクは、人工知能の一分野である深層学習を活用して生成された、本物と見分けがつかないほど精巧な偽の画像や動画を指します。深層学習とは、大量のデータを読み込ませることでコンピュータ自身に学習させる技術です。この技術により、あたかも現実で起こった出来事のように見える動画を作り出すことが可能となります。例えば、実在する人物の顔や声をそっくりそのまま再現し、実際にはその人物が言っていない発言や、行っていない行動をしているように見せかけることもできます。このような偽の情報は、インターネットを通じて拡散されやすく、人々に誤解を与えたり、社会的な混乱を招いたりする可能性も孕んでいます。ディープフェイクは、映画やエンターテイメントの分野で活用されることもありますが、悪用されると、個人の名誉を傷つけたり、政治的なプロパガンダに利用されたりする危険性もはらんでいます。そのため、ディープフェイクを見抜くための技術開発や、倫理的なガイドラインの策定などが急務となっています。

2024.09.05

動画生成

競い合うAIが生み出す創造性：敵対的生成ネットワーク

まるで画家の弟子と師匠のような関係を持つ、二つのAIが織りなす技術があります。それが敵対的生成ネットワーク、通称GANと呼ばれるものです。GANは、偽物を作るAIと、それを見破るAI、この二つがお互いに競い合うことで、本物と見分けのつかない精巧なものを作り出すことを目指しています。師匠である「識別器」は、鋭い審美眼を持った目利きです。弟子である「生成器」が作り出した作品を厳しい目で評価し、偽物かどうかを見抜きます。一方、弟子の「生成器」は、師匠を唸らせるような、本物と見紛うばかりの作品を生み出そうと、日々努力を重ねています。師匠の厳しい評価をくぐり抜け、本物と認められる作品を生み出すために、生成器は持てる技術のすべてを注ぎ込みます。このようにGANは、生成器と識別器という二つのAIのせめぎ合い、つまり敵対的な関係を通して、互いの能力を高め合っていきます。その結果、写真と見紛うような画像や、本物と区別のつかない音声、あるいは人間のような自然な文章など、これまで以上に精巧なものを作り出すことが期待されています。

2024.09.05

ニューラルネットワーク

画像生成AI「KaiberAI」で創造性を解き放つ

近年、様々な分野で技術革新が進んでいますが、中でも人工知能の進歩には目を見張るものがあります。特に、人間の想像力を刺激する技術として注目を集めているのが「画像生成AI」です。これまで、絵を描くためには専門的な技術や知識が必要でしたが、画像生成AIは、言葉や簡単な下書きから、まるで写真のような、あるいはプロの画家が描いたような精巧な画像を生み出すことを可能にしました。画像生成AIは、エンターテイメント業界から広告業界、教育分野まで、幅広い分野で革命的な変化をもたらしています。例えば、映画やゲームの制作現場では、よりリアルで幻想的な世界を創り出すために活用されていますし、広告業界では、従来の写真撮影では不可能だった斬新なビジュアル表現を可能にしました。また、教育分野においても、子供たちの創造力を育むためのツールとして期待されています。「KaiberAI」は、そんな画像生成AIの中でも、その多機能さと使いやすさで人気を集めているツールのひとつです。簡単な操作で、プロ顔負けの画像を生成することができるため、初心者の方でも気軽に利用することができます。また、豊富な編集機能も備えているため、自分だけのオリジナル画像を作成することも可能です。

2024.09.05

動画生成

「見破る者」ディスクリミネータの役割とは

人工知能の世界は、さながら熾烈な競争の舞台と化しています。そこでは、まるでイタチごっこを繰り広げるかのように、偽物を作る「生成モデル」と、それを識別する「識別モデル」がしのぎを削っています。この技術上の競争は、「敵対的生成ネットワーク（GAN）」と呼ばれる枠組みの中で展開されます。生成モデルは、本物と見紛うほどの精巧な画像や文章、音声などを作り出すことに長けています。一方、識別モデルは、それらのデータが本物か偽物かを判別する能力を高めることに特化しています。生成モデルはより巧妙な偽物を作ることで識別モデルを欺こうとし、識別モデルはより精度の高い分析手法を開発することで生成モデルの企てを見破ろうとします。この絶え間ない攻防は、まるで両者が互いに鍛え合いながら成長していくかのようです。生成モデルは、識別モデルのフィードバックを得ることで、より本物に近い偽物を作る方法を学習し、その精度を向上させていきます。識別モデルもまた、生成モデルの高度な偽物に対峙することで、より鋭い分析能力を獲得していくのです。このように、人工知能の世界の熱い戦いは、皮肉にも人工知能そのものの進化を加速させています。生成モデルと識別モデルの終わりなき戦いは、私たちの想像を超える、より洗練された人工知能を生み出す可能性を秘めていると言えるでしょう。

2024.09.05

ニューラルネットワーク

ディープフェイク：現実と虚構の境界線

- ディープフェイクとはディープフェイクは、人工知能の一分野である深層学習を用いて、動画や画像、音声などを巧妙に操作し、あたかも現実であるかのように見せかける技術、あるいはその技術によって作り出された偽物を指します。近年、その高度な技術力と比較的容易なアクセス性から、世界中で大きな注目を集めています。深層学習は、人間の脳の神経回路を模倣した学習モデルを用いることで、コンピューターに大量のデータを学習させ、そこからパターンや特徴を抽出することを可能にします。ディープフェイクでは、この深層学習の技術を応用し、実在の人物の顔や声、表情などを別の動画や画像に重ね合わせたり、全く新しい人物を生成したりすることができます。ディープフェイクは、その精巧さゆえに、エンターテイメント分野などでの活用が期待される一方、悪用による社会的なリスクも懸念されています。例えば、偽のニュースや情報操作、個人に対する誹謗中傷、詐欺などに悪用される可能性も指摘されており、国際社会では対策や規制の必要性も議論されています。ディープフェイクは、使い方次第で大きな可能性とリスクを併せ持つ技術と言えるでしょう。そのため、私たち一人ひとりがディープフェイクに関する正しい知識を持ち、その影響力や危険性について理解を深めていくことが重要です。

2024.09.05

動画生成

創造するAI：生成AIの可能性

人工知能（AI）は、私たちの日常生活において、様々な場面で活用され、欠かせないものとなっています。これまでAIは、膨大なデータの分析や、反復作業の自動化といった分野で、その能力を発揮してきました。しかし、近年、AI研究は新たな段階へと進み、従来の枠組みを超えて、創造性や表現力を必要とする分野にまで、その応用範囲を広げつつあります。この新たな潮流を牽引しているのが「生成AI」と呼ばれる技術です。従来のAIは、既存のデータに基づいて、未来の出来事を予測したり、最適な解決策を提示することに長けていました。一方、生成AIは、膨大なデータを学習し、その中から法則やパターンを見出すことで、全く新しいデータ、例えば文章、画像、音楽、プログラムコードなどを生成することが可能です。この革新的な能力は、様々な分野に大きな変革をもたらすと期待されています。例えば、文章生成AIは、小説や詩、脚本といった創作活動だけでなく、ニュース記事やビジネス文書の作成、さらには、外国語の翻訳など、幅広い分野で活用が期待されています。また、画像生成AIは、写真やイラスト、デザインなどを自動生成することで、クリエイティブ産業に革命を起こす可能性を秘めています。生成AIは、単なる人間の作業を代替するだけでなく、人間の創造性を増幅させ、これまでにない新しい価値を生み出す可能性を秘めた技術と言えるでしょう。今後、生成AIは、私たちの生活のあらゆる場面で、より身近な存在となり、社会全体に大きな影響を与えることが予想されます。

2024.09.05

その他

創造力を刺激する「生成AI」の世界

近年、よく耳にするようになった「生成AI」という言葉。まるで魔法のように、新しいコンテンツを生み出すことができる人工知能の技術として、注目を集めています。これまで、文章を書いたり、絵を描いたり、音楽を奏でたりする能力は、人間だけに与えられたものと考えられてきました。しかし、技術の進歩は目覚ましく、AIが人間に代わって、文章、画像、音楽、動画など、様々なものを自動で作り出すことが可能になったのです。この革新的な技術は、私たちの生活に大きな変化をもたらす可能性を秘めています。例えば、今まで時間をかけていた資料作成が、AIの助けを借りることで、ほんの数分で完了するかもしれません。また、プロのデザイナーでなくても、イメージ通りの広告チラシを簡単に作れるようになるかもしれません。音楽の世界では、AIが作曲した楽曲がヒットチャートを賑わす日もそう遠くはないでしょう。しかし、その一方で、AIが人間の仕事を奪ってしまうのではないか、偽の情報が簡単に作られてしまうのではないかといった懸念の声も上がっています。新しい技術には、必ず光と影の部分が存在します。生成AIは、私たち人間にとって、強力な道具となる可能性を秘めている一方で、使い方を誤れば、予想もしなかった問題を引き起こす可能性も孕んでいるのです。

2024.09.05

その他

GANの識別器：偽物を見抜く目

- 敵対的生成ネットワークにおける識別器の役割敵対的生成ネットワーク（GAN）は、まるで2人の職人が切磋琢磨する工房のように、その内部で起こる「競争」を通して能力を高める人工知能です。この競争において、識別器は「探偵」のような役割を担います。識別器の前に提示されるのは、画像などのデータです。識別器はこのデータをよく観察し、本物のデータなのか、それとも生成器と呼ばれるGANのもう一方の「職人」によって作られた偽物のデータなのかを判断しなければなりません。生成器は、本物そっくりのデータを作り出すことを目標としています。一方、識別器は、生成器の作り出した偽物を見破り、本物と区別することを目指します。この2つの目標は相反するものですが、GANはこの対立を利用して学習を進めます。識別器が生成器の偽物を見破ると、生成器はその失敗から学び、より精巧な偽物を作れるように改良を重ねます。逆に、識別器に偽物を見破られなければ、生成器は「勝利」となり、より本物に近いデータを生み出すことができるようになります。このように、識別器は生成器との絶え間ない真贋判定を通して、偽物を見抜く目を研ぎ澄まし、その能力を高めていきます。そして、識別器の能力向上は、結果的に生成器の能力向上にも繋がるのです。

2024.09.05

画像学習

AIが創り出す未来：GANの可能性

- GANとは何かGAN（敵対的生成ネットワーク）は、人工知能の分野において近年注目を集めている技術です。従来のコンピューターは、人間が与えた指示やデータに基づいて、決まった作業をこなすことしかできませんでした。しかし、GANは自ら学習し、新しいデータを生成することができます。これは、まるで人間のように想像力を持ち、絵を描いたり、音楽を作ったりする芸術家のような能力と言えるでしょう。GANは、二つのネットワークから構成されています。一つは「生成ネットワーク」と呼ばれ、ランダムなノイズから画像や音楽などのデータを生成します。もう一つは「識別ネットワーク」と呼ばれ、生成ネットワークが生成したデータと、実際のデータを見比べて、その真偽を判定します。この二つが、まるでいたちごっこをするように学習を繰り返すことで、生成ネットワークはより精巧なデータを生成できるようになります。GANの革新的な能力は、様々な分野で革命を起こす可能性を秘めています。例えば、医療分野では、GANを用いることで、より精密な画像診断や、新しい薬の開発が期待されています。また、製造業では、製品のデザインや品質検査にGANを活用することで、より高品質な製品を効率的に生産することが可能になります。さらに、エンターテイメント分野では、GANによって生成されたリアルなキャラクターやストーリーが、私たちに全く新しい体験を提供してくれるでしょう。このように、GANは私たちの社会に大きな変化をもたらす可能性を秘めた技術であり、今後の発展に大きな期待が寄せられています。

2024.09.05

ニューラルネットワーク

AIがデザインする未来のTシャツ

近年、様々な分野で技術革新が進んでいますが、中でも人工知能(AI)の進化は目覚ましいものがあります。特に、画像や文章を自動で生成する「生成AI」と呼ばれる技術は、私たちの生活やビジネスに大きな変化をもたらす可能性を秘めています。 GMOペパボ株式会社が2023年9月から試験的に提供を開始した「スリスリAIラボ」というサービスも、そんな生成AIの力を活用した、注目のサービスの一つです。「スリスリAIラボ」は、画像生成AIを活用して、ユーザーが思い描くデザインのTシャツを簡単に作成できるサービスです。従来、オリジナルデザインのTシャツを作成するには、デザインの考案から制作まで、専門的な知識や技術、そして多大な時間と費用が必要でした。しかし、「スリスリAIラボ」では、ユーザーが簡単なテキストでイメージを伝えるだけで、AIが自動でデザインを生成してくれるため、誰でも気軽にオリジナルTシャツを作ることができます。この革新的なサービスは、公開と同時に大きな反響を呼び、多くの人が注目しています。「スリスリAIラボ」は、個人が自由に創造性を発揮するための、そして、新しいビジネスの可能性を広げるための画期的なツールと言えるでしょう。

2024.09.05

ウェブサービス

創造力を手にしたAI：ジェネレイティブAIとは？

これまでの人工知能は、言われたことをこなす、あるいは大量の情報から決まり事や隠れた関係を見つける、といった役割を主に担っていました。しかし近年、「ジェネレイティブAI」と呼ばれる全く新しい種類の人工知能が注目を集めています。ジェネレイティブAIは、指示されたことを実行するだけでなく、自ら学習した内容を元にして、今までにない絵や音楽、文章などを生み出すことができます。まるで創造力を持ったかのような人工知能、それがジェネレイティブAIなのです。例えば、有名な画家の絵のタッチや色使いを学習し、そこから独自の風景画を描くことができます。あるいは、膨大な楽曲データから、特定の作曲家の作風を模倣した新しい曲を生成することも可能です。このように、ジェネレイティブAIは、既存の情報を組み合わせ、再構築することで、全く新しいものを創り出すことができるのです。ただし、ジェネレイティブAIは万能ではありません。倫理的な問題や著作権の問題など、解決すべき課題も残されています。しかし、人間の創造性を飛躍的に高める可能性を秘めているジェネレイティブAIは、今後ますます発展していくことが期待されています。

2024.09.05

その他

創造性を刺激する、ジェネレーティブAIの世界

近年、人工知能（AI）の分野で「ジェネレーティブAI」という新しい波が押し寄せています。従来のAIは、膨大なデータの中からパターンや規則性を学習し、その情報に基づいて未来予測や分類などを行うことが得意でした。例えば、過去の売上データから今後のトレンドを予測したり、画像に写っている物体を識別したりするといった用途で活躍しています。しかし、ジェネレーティブAIは、従来のAIの枠を超え、まるで人間の創造性のように、全く新しいものを生み出すことができます。学習したデータの特徴やパターンを組み合わせることで、画像、イラスト、動画、音楽、テキストなど、多岐にわたる分野で、これまでになかったものを創り出すことが可能になったのです。例えば、テキストを入力するだけで、それに合わせた画像を自動生成したり、簡単なメロディーラインを入力すると、AIが作曲を完成させたりといったことが実現しつつあります。このように、ジェネレーティブAIは、私たちの生活や仕事に大きな変化をもたらす可能性を秘めています。創造的な作業を自動化することで、人々の負担を軽減し、より効率的な作業や、今までにない新しい表現方法を生み出すことができるようになるでしょう。また、ビジネスシーンにおいては、革新的な製品開発やサービスの創出、マーケティング戦略の高度化など、様々な分野での活用が期待されています。ジェネレーティブAIは、まだ発展途上の技術ではありますが、その可能性は無限大です。今後、更なる技術革新が進み、私たちの想像をはるかに超える未来を創造していくかもしれません。

2024.09.05

その他

ジェネレータ：AIが創造する世界

近年、技術革新が目覚ましいAIの世界で、ひときわ人々を魅了しているのが、まるで画家の手によって生み出されたようなリアルな画像を作り出す「画像生成AI」です。数ある画像生成AIの中でも、特に注目を集めているのが「GAN（敵対的生成ネットワーク）」と呼ばれる技術です。GANは、まるで互いに競い合うかのように学習を重ねることで、驚くほど精巧な画像を生成します。 GANの心臓部には、2つの重要な役割を担う要素が存在します。それが「ジェネレータ」と「ディスクリミネータ」です。「ジェネレータ」は、いわば画家の卵であり、ランダムなデータをもとに、新たな画像を生成する役割を担います。一方、「ディスクリミネータ」は、厳しい美術評論家のように、ジェネレータが生成した画像と、実際の画像を見比べて、その真偽を見抜こうとします。ジェネレータは、ディスクリミネータに見破られないように、より本物に近い画像を生成しようと学習を重ねます。そして、ディスクリミネータもまた、ジェネレータの巧妙な技を見破るために、日々学習を重ねていきます。このように、GANは、ジェネレータとディスクリミネータが互いに切磋琢磨することで、より高度な画像生成能力を獲得していくのです。

2024.09.05

画像生成

画像変換技術Pix2Pix入門

- 画像変換技術とは画像変換技術とは、その名の通り、入力された画像を別の全く異なる画像に変換する技術です。例えば、緑豊かな夏の風景写真を、一面の銀世界が広がる冬の風景写真に変えたり、親しみやすいタッチのイラストを、まるで写真のようなリアルなイラストに変えたりすることが可能です。まるで魔法のような技術ですが、近年、この画像変換技術は人工知能の進化とともに、目覚ましい発展を遂げています。従来の画像変換技術では、色の調整や質感の変更など、限定的な変換しかできませんでした。しかし、人工知能、特に深層学習の登場によって、画像の内容を理解し、より複雑で高度な変換が可能になりました。例えば、風景画をゴッホやモネなどの著名な画家の画風に変換したり、昼間に撮影した写真に夜空や星を描き加えて夜の写真へと変換したりすることができるようになったのです。この技術は、エンターテイメント分野から芸術分野、医療分野、防犯分野まで、幅広い分野で応用が期待されています。例えば、映画やゲームの特殊効果、写真や動画の編集、顔写真の年齢変換や表情変換、レントゲン写真やCT画像の鮮明化、監視カメラ画像の画質向上など、私たちの生活に様々な形で関わる可能性を秘めています。画像変換技術は、今後も人工知能技術の進化とともに、さらに発展していくことが予想されます。私たちの想像を超えた、新しい表現や技術が生まれるかもしれません。

2024.09.04

画像学習

「見破る者」ディスクリミネータの役割とは

近年、人工知能の分野、特に深い学習の分野において大きな注目を集めている技術の一つに、「敵対的生成ネットワーク（GAN）」というものがあります。GANは、まるで巨匠の画家と、その真贋を見極める鑑定士のように、二つのAIがお互いに競い合いながら成長していくという、非常にユニークな仕組みを持つ技術です。 GANは、大きく分けて「生成ネットワーク」と「識別ネットワーク」という二つのネットワークから構成されています。生成ネットワークは、例えば、手書きの数字画像を学習データとして与えられた場合、その学習データを元に、本物と見分けがつかないような偽物の手書き数字画像を生成しようとします。一方、識別ネットワークは、生成ネットワークが作った偽物の画像と、本物の手書き数字画像を見比べて、どちらが本物かを判定します。この時、生成ネットワークは、識別ネットワークを騙せるように、より精巧な偽物の画像を作ろうと学習を重ねていきます。一方の識別ネットワークも、生成ネットワークの作った偽物を見破れるように、より正確に真贋を判定できるように学習していきます。このように、GANは、生成ネットワークと識別ネットワークがお互いに競い合いながら学習することで、より高度な画像生成能力を獲得していくのです。 GANは、その精巧な画像生成能力から、様々な分野への応用が期待されています。例えば、実在しない人物の顔写真や、風景写真などを自動生成したり、低解像度の画像を高解像度に変換したりといったことが可能になります。また、医療分野においては、CTスキャンの画像から腫瘍の有無を検出する際に、より正確な診断を支援するためにGANが活用される可能性もあります。

2024.09.04

画像学習

レンダリングとは？仕組みと活用例を解説

- レンダリングとは何かコンピュータグラフィックスの世界では、データをもとに、私たちが目にする画像や映像、耳にする音声を作り出す作業が必要です。この作業こそが「レンダリング」と呼ばれるものです。例えば、私たちが楽しむ３ＤＣＧアニメーションやゲームの画面も、このレンダリングという処理によって生み出されています。では、レンダリングは具体的にどのように行われるのでしょうか？まず、３ＤＣＧモデルのデータがあります。これは、キャラクターの形状や動き、オブジェクトの位置や大きさなどを数値化した情報です。次に、照明や材質などの情報も必要になります。照明は、光源の種類や位置、色などを設定することで、画面全体の明るさや影の表現を調整します。材質は、物体の表面の質感、例えば金属の光沢や布の柔らかさを表現する役割を担います。これらの情報を元に、コンピュータが複雑な計算を行います。画面に表示する画像一つ一つについて、光の当たり方や物体の見え方を計算し、色や明るさを決定していくのです。このように、レンダリングは、目に見えないデータを見える形に変換する、コンピュータグラフィックスにおいて非常に重要な役割を担っています。

2024.09.04

その他

Adobe Express：誰でもデザイナーに

「デザイン」と聞くと、専門的な知識や技術が必要そうで、自分には難しいと感じてしまう方もいるかもしれません。しかし、Adobe Expressを使えば、そんな心配は不要です。 Adobe Expressは、デザイン経験がない方でも、プロが作ったような洗練された作品を作ることができるアプリです。使い方はとても簡単。チラシ、ロゴ、SNS投稿用画像など、作りたいものを選んで、豊富なテンプレートの中からイメージに合うものを選ぶだけです。あとは、文字や画像を自由に入れ替えたり、色やフォントを変更したりするだけで、簡単にオリジナリティあふれる作品に仕上げられます。直感的な操作でデザインを楽しむことができるので、デザインに苦手意識を持っている方でも安心です。 Adobe Expressは、デザインのハードルを下げ、誰もが創造性を自由に表現できる、そんな新しい時代のデザインツールです。

2024.09.04

ウェブサービス