AIはイラストのデッサンをどう見ているのか

はじめに

映え偏差値では、イラストの価値や作者の実力を決めつけるためではなく、作品全体の見た目の完成度を分析する一部として、デッサン・仕上がり・描き込みの要素を参考にしています。

デッサンを「正しい・間違い」で採点するものではありません。

「AIがイラストを採点する」と聞くと、少し身構えてしまう方もいるかもしれません。でも、映え偏差値が目指しているのは、作品に優劣をつけることではありません。

作品を見たときに、

• どれくらい完成して見えるか
• どれくらい丁寧に仕上がっているか
• どれくらい描き込みや見た目の魅力があるか
• AIから見て、どのような印象に近いか

といった要素を、ゲーム感覚で楽しめるように数値化しています。

このページでは、映え偏差値がイラストのデッサンや完成度をどのように参考にしているのか、実際に試して分かったこと、そしてAI評価の限界についてまとめます。

このページで分かること

このページでは、次の内容を説明します。

• 映え偏差値がイラストのデッサンをどう扱っているか
• AIが参考にしている主なポイント
• デッサンだけでなく、仕上がりや描き込みも見る理由
• 技術的に試したことと、うまくいかなかったこと
• AI評価の限界
• スコアとのちょうどよい向き合い方

イラストの採点結果を見て、

と感じた方にも、映え偏差値の考え方が伝わるように書いています。

映え偏差値は、デッサンを「正解・不正解」で判定しません

まず大前提として、映え偏差値はイラストのデッサンを「正しい」「間違っている」と断定するものではありません。

イラストには、作者の個性、絵柄、世界観、デフォルメ、勢い、あえて崩した表現などがあります。

たとえば、現実の人体に近いバランスで描かれた作品もあれば、頭身を低くしたかわいい絵柄、手足を大きく見せたデフォルメ、あえてパースを強調した迫力のある構図などもあります。

そのため、AIが見たときに「自然に見えるか」「完成して見えるか」は参考にしますが、それだけで作品の価値を決めることはできません。

映え偏差値では、デッサンを単独で厳密に採点するのではなく、作品全体の完成度を見るための一要素として扱っています。

AIが参考にしている主なポイント

映え偏差値のイラスト評価では、おおよそ次のような要素を参考にしています。

• 人物のバランス
• 顔・手・体の大きな崩れがないか
• 線や塗りの安定感
• 色や光のまとまり
• 仕上げの丁寧さ
• 背景や衣装などの描き込み
• 全体として完成して見えるか
• SNSやランキング上で目を引きやすいか

これらを一つずつ人間の講師のように採点しているわけではありません。複数の観点を組み合わせて、AIが見たときの「全体の印象」を数値化しています。

特に現在の映え偏差値では、顔や手の自然さも参考にはしますが、そこだけを強く見すぎないようにしています。

イラストでは、顔や手の表現が絵柄によって大きく変わります。アニメ調、デフォルメ、横顔、ミニキャラ、ファンタジー表現などでは、現実の人間に近い形から離れることも多くあります。

そのため、顔や手だけで大きく減点するのではなく、作品全体の仕上がり・描き込み・見た目の完成度を重視しています。

デッサン単体ではなく、作品全体の完成度として見る理由

イラストの印象は、デッサンだけで決まるものではありません。

デッサンが安定していても、色や光、構図、仕上げによって印象は大きく変わります。逆に、デッサンに多少のクセがあっても、絵柄として魅力があり、色使いや構図が強い作品は高く評価されることがあります。

たとえば、次のような作品は、単純なデッサンの正確さだけでは評価しきれません。

• デフォルメが強いかわいいイラスト
• あえて人体を崩した個性的な表現
• ラフでも勢いのある作品
• 背景や小物の描き込みが魅力的な作品
• 色や光の演出で強く印象に残る作品
• キャラクター性や世界観がはっきり伝わる作品

映え偏差値は、デッサンという一点だけを取り出すのではなく、AIが見たときに作品全体がどのような印象に見えるかを重視しています。

そのため、スコアは「デッサン力そのもの」ではなく、仕上がり・描き込み・印象・見栄えを含めた、総合的な目安として見てください。

実際に試して分かったこと

映え偏差値では、イラストの完成度やデッサンらしさをどう数値化するか、いくつかの方法を試してきました。

試して分かったのは、描き込みや仕上がりは比較的AIが捉えやすい一方で、人体の正しさだけを機械的に取り出して測るのは難しいということです。

たとえば、次のような傾向がありました。

描き込み・仕上がりは比較的安定して見やすい

情報量の多い作品、線や塗りが整った作品、背景や衣装まで丁寧に描かれた作品は、AIでも比較的安定して評価しやすい傾向があります。

「きれいに仕上がっている」「描き込みが多い」「完成度が高く見える」といった印象は、画像全体から判断しやすいためです。

人体の正しさだけを測るのは難しい

一方で、「人体が解剖学的に正しいか」「手が自然か」「顔のバランスが正しいか」だけを取り出して判定するのは、かなり難しいです。

特にイラストでは、絵柄によって顔や体のバランスが大きく変わります。アニメ調の大きな目、デフォルメされた手足、横顔、俯瞰や煽りの構図などは、現実の人間とは違って見えることがあります。

そのため、実写向けの顔検出や人体検出をそのまま使うと、イラストではうまく検出できなかったり、意図した表現を「崩れ」と見てしまったりすることがあります。

顔や手の判定は、強く使いすぎない方がよい

顔や手はイラストの印象に大きく関わる要素です。ただし、AIが顔や手を毎回正しく検出できるとは限りません。

そのため、映え偏差値では、顔や手の自然さを参考にはしますが、そこだけで強く点数を決めないようにしています。

現在は、顔や手の判定を前面に出すよりも、作品全体の仕上がり・描き込み・見た目の完成度を中心に評価する方針にしています。

少し技術的な話：AI評価の中身

ここからは、少し技術的な話です。細かい仕組みに興味がある方向けなので、難しければ読み飛ばしても大丈夫です。

映え偏差値のイラスト評価では、画像を直接「良い・悪い」と決めつけるのではなく、画像と言葉の近さを参考にしています。

たとえば、ある画像が

• 丁寧に描き込まれたイラスト
• きれいに仕上がった作品
• バランスの取れた人物イラスト

といった言葉に近いのか、それとも

• 雑なラフ
• 未完成のスケッチ
• バランスが崩れた人物

といった言葉に近いのかを比較します。

このような比較をもとに、画像がどの方向の印象に近いかを見ています。

緻密性・仕上がり・デッサンの3つの軸

品質をひとつの言葉だけで測ろうとすると、どうしても偏りが出ます。

そこで、映え偏差値ではイラストのクオリティを見るときに、おおまかに次のような軸を分けて考えています。

実際に試してみると、緻密性と仕上がりはかなり近い傾向になりやすいことが分かりました。

つまり、AIから見ると「描き込まれた絵」と「丁寧に仕上がった絵」は、似た方向の印象として捉えられやすいということです。

一方で、デッサンや人体の自然さは、それらとは少し違う性質を持っています。描き込みが多くて美しい作品でも、人体のバランスにクセがあることはあります。逆に、シンプルな絵でも人物のバランスが自然に見えることがあります。

そのため、映え偏差値では、仕上がりや緻密性を中心にしながら、デッサンに関する要素は補助的に参考にしています。

顔や手の検出を強く使いすぎない理由

イラスト評価では、「顔」や「手」をどう扱うかが大きな課題になります。

人間がイラストを見るとき、顔や手の違和感には気づきやすいです。そのため、AIでも顔や手を検出して、バランスや崩れを調べればよさそうに思えます。

しかし、実際には簡単ではありません。

実写向けの顔検出AIは、写真の人間の顔には強くても、アニメ調やデフォルメされた顔では検出に失敗することがあります。また、横顔、斜め向き、髪で隠れた顔、極端な表情、ミニキャラなどでは、うまく判定できないことがあります。

手についても同じです。イラストの手は、ポーズや絵柄によって大きく変わります。袖や小物で隠れていたり、あえて簡略化されていたりする場合もあります。

このような理由から、顔や手の検出を強く使いすぎると、本来は魅力的な作品まで低く見てしまう可能性があります。

そのため映え偏差値では、顔や手の自然さを完全に無視するわけではありませんが、強い減点要素として扱いすぎないようにしています。

タグAIや顔検出AIも試したが、限界があった

映え偏差値では、イラストの崩れをより正確に見るために、タグ付けAIや顔検出AIも試しました。

たとえば、イラストにタグを付けるAIを使って、人体の崩れや手の違和感に関するタグが立つかを確認する方法です。

しかし、通常の整ったイラストでは、明らかな崩れを示すタグがほとんど立たないことが多くありました。また、タグの種類によっては、そもそも目的に合う語が存在しない場合もあります。

顔検出AIについても、実写ではうまく動いても、イラストでは検出率が下がることがありました。特にアニメ調やデフォルメの強い絵柄では、顔として検出されなかったり、横顔や個性的な顔立ちをうまく扱えなかったりします。

そのため、これらの技術は参考にはなりますが、イラストのデッサン評価を任せきるにはまだ難しいと考えています。

モデルによって結果は変わる

AI評価で大切なのは、使うモデルや計算方法によって結果が変わるという点です。

同じ画像でも、使うAIモデルが違えば、画像の見え方やスコアの傾向は変わります。また、同じモデルでも、どの言葉と比較するか、どのジャンルの画像と比べるかによって、最終的な順位や偏差値は変わります。

そのため、映え偏差値では、できるだけ同じ条件で比較できるように、モデルや評価方法を固定して運用しています。

ただし、それでもAI評価は唯一絶対の答えではありません。

映え偏差値のスコアは、あくまで「この評価方法で見たときの相対的な位置」です。作品そのものの価値や、作者の実力を決めるものではありません。

AI評価の限界

AIによるイラスト評価には、できることとできないことがあります。

映え偏差値では、信頼して使っていただくために、できないことも正直に書いておきます。

• 独自の絵柄やデフォルメを、誤って低く見てしまうことがあります
• 意図的な崩しや個性的な表現を、完全には理解できません
• 作者の意図や制作過程の努力までは分かりません
• キャラクターへの思いや、作品の背景にある物語は数値化できません
• 人間の講師のように、デッサン力そのものを正確に評価するものではありません
• あくまで、見た目の印象を数値化した目安です

AIは、絵の良し悪しを断言する審査員ではありません。ひとつの見方を数値にしてくれる道具として捉えていただくのが、ちょうどよい距離感だと考えています。

スコアとの向き合い方

映え偏差値のスコアは、作品の価値を決めるものではありません。

高いスコアが出たら、ゲームのランキングのように楽しんでください。思ったより低いスコアだった場合も、「作品がダメ」という意味ではありません。

AIが見たときに、

• もう少し明るくすると印象が変わるかもしれない
• 背景や小物を足すと完成度が上がって見えるかもしれない
• 線や塗りを整えると仕上がりが良く見えるかもしれない
• 顔や手のバランスを少し調整すると自然に見えるかもしれない

といった、ひとつのヒントとして使うのがおすすめです。

イラストには、数字だけでは測れない魅力があります。作者の個性、描きたい世界観、キャラクターへの思い、制作過程の努力、見る人の好み。それらは、AIのスコアだけでは判断できません。

映え偏差値は、イラストを否定するためのものではなく、作品を別の角度から楽しむためのツールです。

まとめ：スコアは作品の価値ではなく、ひとつの見方です

映え偏差値では、イラストのデッサンを「正しい・間違い」で決めつけるのではなく、作品全体の完成度を見るための一要素として参考にしています。

人物のバランス、顔や手の自然さ、線や塗りの安定感、描き込み、仕上げの丁寧さなどを組み合わせて、AIが見たときの印象を数値化しています。

ただし、イラストには作者の個性、絵柄、世界観、あえて崩した表現など、数値だけでは測れない魅力があります。

映え偏差値のスコアは、作品の価値を決めるものではありません。ゲーム感覚で楽しめる参考指標として、気軽に使っていただければと思います。

自分のイラストで試してみる

自分のイラストがAIからどう見えるのか、気になる方は実際に試してみてください。

スコアはあくまで目安ですが、作品を別の角度から見るきっかけになるかもしれません。

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