Midjourneyは、最先端の拡散モデルと使いやすいDiscordインターフェースを融合させ、急速に話題のAI画像生成ツールの一つとなりました。この記事では、Midjourneyの内部構造を、v7シリーズの最新開発内容も踏まえて解説します。
Midjourney とは何ですか? また、なぜ重要なのですか?
Midjourneyは、テキストプロンプトを高品質な画像に変換する生成型人工知能プラットフォームです。サンフランシスコに拠点を置くMidjourney, Inc.によって12年2022月XNUMX日にオープンベータ版としてリリースされ、Discordを介した使いやすさと、進化を続ける高度な機能群により、クリエイター、愛好家、企業の間で急速に人気を博しました。従来のAIアートツールとは異なり、Midjourneyは反復的な改良を重視しており、ユーザーにプロンプトの複数のバリエーションと、スタイル、構成、詳細を調整するための堅牢なパラメータセットを提供します。
このプラットフォームの重要性は、その技術力と文化的な影響力の両方に由来しています。ベータ版のリリースから3年で、Midjourneyは数百万人のユーザーを獲得し、AIによる芸術性、知的財産、そしてクリエイティブ職の未来をめぐる議論を活発化させました。2025年7月XNUMX日、Midjourneyはこれまでで最も高度なモデルであるバージョンXNUMXをリリースし、ドラフトモードやオムニリファレンスといった画期的な機能を導入しました。
Midjourney はユーザープロンプトをどのように解釈しますか?
自然言語解析
ユーザーがプロンプトを入力すると、例えば /imagine a futuristic cityscape at dusk—Midjourneyはまず、大規模言語モデルに基づくテキストエンコーダを採用します。このエンコーダは、文字列を、意味、文体、色や照明の強度といった定量化可能な属性を捉えた抽象的な表現（埋め込みのシーケンス）に変換します。
マルチモーダル埋め込み
バージョン7では、統一されたワークフローでテキストと画像の両方の入力をサポートしているため、Midjourneyのパイプラインはプロンプトの埋め込みとオプションの画像埋め込みを統合します。バージョン7で導入されたOmni Reference機能を使用すると、複数の画像を同時に参照し、ユーザーが指定したパラメータに基づいて各画像に重み付けすることで、高度にカスタマイズされたスタイルのブレンドが可能になります。
迅速な改良
Midjourneyはプロンプト構造も分析し、「重み付け」構文を認識します（例： --iw 画像の重さや --ar アスペクト比などの特別なパラメータや --stylize 芸術的解釈の程度を調整する。この前処理により、下流の拡散モデルは、ユーザーが望む意味的な青写真と正確な文体的制約の両方を受け取ることができるようになる。
根本的な拡散プロセスとは何ですか?
潜在拡散モデル
Midjourneyの画像生成の中核を成すのは、潜在拡散モデル（LDM）です。簡単に言うと、LDMはプロンプト埋め込みに基づいて、高次元潜在空間におけるランダムノイズベクトルを段階的にノイズ除去します。ノイズ除去の各ステップでは、U-Netスタイルのニューラルアーキテクチャを活用してノイズを予測・除去し、潜在空間表現をコヒーレントな画像に向けてわずかに調整します。
クロスアテンションガイダンス
各反復処理において、クロスアテンション層により、ネットワークはテキスト埋め込みの特定の部分に「注意を向ける」ことができ、特定の単語（例：「ゴシック様式の大聖堂」）が出現画像により顕著な影響を与えるようになります。このメカニズムにより、ユーザーの意図への忠実性が向上し、手動でパラメータを調整することなく複雑な構成をサポートします。
ピクセル空間へのデコード
潜在空間における拡散ステップが完了すると、デコーダーネットワークが最終的な潜在表現をピクセル空間に戻し、フル解像度の画像を生成します。このデコーダーは拡散モデルと連携して学習され、潜在操作と視覚出力の整合性を確保することで、概念的な正確さと美的洗練性を兼ね備えた画像を生成します。
Midjourney のアーキテクチャはどのように構成されていますか?
テキストエンコーダ
テキストエンコーダーは、通常、大規模なキャプションコーパスとテキストと画像のペアデータセットでトレーニングされたトランスフォーマーです。バージョン7では、Midjourneyはより効率的なアーキテクチャに移行し、レイテンシを削減しながらプロンプトと画像の意味的な整合性を改善したと報告されています。
U-Net拡散バックボーン
U-Net拡散バックボーンは、複数のダウンサンプリングおよびアップサンプリング経路と、残差ブロックおよびアテンションモジュールをインターリーブして構成されています。反復的なノイズ除去プロセスを担い、各解像度スケールで迅速なガイダンスを統合することで、全体的な一貫性と微細なディテールの両方を維持します。
画像デコーダー
最終的な画像デコーダーは、潜在ベクトルをRGBピクセル値にマッピングします。最近のアップデートでは、Midjourneyのデコーダーは、V2048で導入されたメモリ効率の高いアテンションメカニズムにより、GPUメモリ消費量を比例的に増加させることなく、より高い解像度（最大2048×7）を処理できるように最適化されました。
画像生成プロセスは段階的にどのように機能しますか?
プロンプトの解析とエンコード
受け取り時 /imagine a serene mountain lake at sunriseMidjourneyのDiscordボットはテキストをバックエンドに転送します。トークナイザーはプロンプトをトークンに分割し、それをトランスフォーマーが埋め込みに変換します。パラメータフラグ（例： --ar 16:9）は個別に解析され、スタイル入力として追加されます。
拡散プロセス
- 初期化: 潜在空間にランダムノイズテンソルが作成されます。
- ノイズ除去ループ各タイムステップにおいて、UNetはテキスト埋め込みを条件としてノイズ残差を予測します。モデルはこれらの残差を現在の潜在変数から減算し、徐々にクリーンな画像へと洗練させていきます。
- サンプリング: 最終的なノイズ除去ステップの後、潜在データはピクセル空間にデコードされ、512×512 (またはカスタム) 解像度の画像が生成されます。
アップスケールと改良
ユーザーは、生成された4つのオプションから気に入ったものを「アップスケール」します。Midjourneyは、ESRGANの派生である超解像ネットワークを採用し、ディテールを強調し、アーティファクトを低減します。また、このプラットフォームは、再ロール、特定領域のリミックス、印刷品質の出力のための元の解像度を超えるアップサンプリングもサポートしています。
バージョン 7 を定義する新機能は何ですか?
オムニリファレンス
Omni Referenceは、システム全体にわたる拡張機能で、複数の画像やテキスト参照を1つのプロンプトに統合できます。各参照に重み値を割り当てることで、これまでにないスタイルの融合制御が可能になり、異なる視覚要素をシームレスに融合した出力が可能になります。
ドラフトモード
ドラフトモードは、生成された画像の低解像度プレビューを高速に提供します。これにより、迅速なイテレーションが可能になります。ユーザーはドラフトを確認し、プロンプトやパラメータを調整し、満足のいく結果が得られた場合にのみ、高品質のレンダリングを確定できます。ドラフトモードは、フルレンダリングよりも3～5倍高速に実行され、ワークフローの効率を大幅に向上させます。
詳細と一貫性の向上
バージョン7では、体とオブジェクトのレンダリングの一貫性を重視した最新のトレーニングプログラムも導入されました。その結果、以前のモデルで問題となっていた手の変形やテクスチャの不整合といった問題が大幅に軽減され、クリエイティブ用途と商用用途の両方で、より信頼性の高い最終画像が得られます。
CometAPI で MidJourney を使用する
CometAPIは、チャット、画像、コードなどに対応したオープンソースおよび特化型のマルチモーダルモデルを含む、500以上のAIモデルへのアクセスを提供します。その最大の強みは、従来複雑だったAI統合プロセスを簡素化できることです。
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v7 を使用してイメージを作成します。 MidJourney V7を使用してイメージを作成する前に、構築を開始する必要があります。 今すぐ CometAPI にサインアップ 無料でアクセスするには、こちらをクリックしてください。 ドキュメントMidJourney V7の使い始めはとても簡単です。 --v 7 パラメータをプロンプトの最後に追加します。この単純なコマンドは、CometAPI に最新の V7 モデルを使用して画像を生成するように指示します。
要約すると、高度なテキストエンコーディング、拡散モデリング、そしてコミュニティ主導のイテレーションに支えられたMidjourneyの技術基盤は、創造性の地平を絶えず拡大する多用途プラットフォームを実現しています。最近発表されたAIビデオジェネレーターは、AIの責任ある開発に対する批判的な考察を促す法廷闘争が注目を集める中、没入型ジェネレーティブメディアへの重要な一歩を踏み出しました。Midjourneyの内部構造を理解することで、21世紀におけるAI主導の創造性のより広範なダイナミクスが明らかになり、将来のイノベーションの青写真を示すことができます。