1。言語理解ではなく視覚的な特徴に焦点を当てます：
* 画像中心のトレーニング： AI画像ジェネレーターは、主に画像の大規模なデータセットから視覚的な特徴（形状、色、テクスチャ、オブジェクト）を理解して再現するように訓練されています。これらの画像にはしばしばキャプションや説明が付いていますが、モデルは主に視覚要素を互いに関連付けることを学びます。言語の「理解」はしばしば表面的であり、文の意味的な意味や文法構造を把握するのではなく、キーワードを視覚属性と相関させることに焦点を当てています。
* 視覚的一貫性の優先順位付け： ジェネレーターの主な目標は、視覚的にもっともらしい、美的に心地よい画像を作成することです。テキストは、クラウドやツリーのような別の視覚要素です。 AIは、多くの場合、正確なテキストレンダリングよりも視覚的な調和を優先し、歪み、間違い、および無意味な単語につながります。
2。情報ではなく視覚要素としてのテキスト：
* タイポグラフィの限られた理解： AIモデルは、Kerning、Leading、Font Style、階層など、タイポグラフィの原則を深く理解していないことがよくあります。彼らは、意味のあるメッセージのコンポーネントではなく、単に形を配置する単純な形として文字を見るかもしれません。
* テキストを他の視覚要素から区別するのが難しい： 複雑な手書きまたは様式化されたフォントは、AIが他の抽象的な形状やテクスチャと区別することが困難です。これにより、モデルがキャラクターを誤って解釈または完全に製造することにつながる可能性があります。
3。テキスト生成とレンダリングの課題：
* テキスト固有のアーキテクチャの欠如： 多くの画像生成モデルには、テキストを生成およびレンダリングするために特別に設計された専用モジュールがありません。それらは、テキストに必要な精度と一貫性のために最適化されていない他の視覚要素を生成するために使用される同じプロセスに依存しています。
* サイズとコンテキスト依存性： テキストレンダリングの精度は、テキストのサイズとコンテキストによって異なります。小さなテキストは、モデルが動作するための視覚情報が少ないため、エラーが発生しやすくなります。 さらに、テキストが多くの視覚ノイズを備えた複雑なシーンに埋め込まれている場合、モデルが隔離して正しくレンダリングすることがより難しくなります。
* 複雑な文構造の処理： 完全な文章を正確にレンダリングするには、文法のルールと文の構造を理解するためにモデルが必要です。これは重要な課題です。 AIが個々の単語を生成できる場合でも、文法的に正しく意味のある方法でそれらを配置するのに苦労する可能性があります。
4。データバイアスと制限：
* 特定のフォント/スタイルのデータ不足： トレーニングデータセットには、すべてのフォント、スタイル、言語の十分な例が含まれていない場合があります。これは、あまり一般的ではないスタイルでテキストを生成するときにバイアスとパフォーマンスの低下につながる可能性があります。
* トレーニングデータにおける視覚テキストの有病率： 画像データセットのテキストの大部分は、ロゴ、サイン、ポスターなどのソースから来ています。 AIは、特定の視覚的スタイルを特定の単語やフレーズに関連付けることを学びますが、テキスト生成の一般的な理解を開発しません。
5。アルゴリズムの制限：
* 拡散モデルの課題： 現在の一般的な拡散モデルは、多様で現実的な画像の生成に優れていますが、ノイズを追加してから徐々に削除するプロセスを通じて動作します。この除去プロセスは、特に細かい詳細や複雑なフォント構造を扱う場合、テキストに適用されるとエラーと歪みを導入することがあります。
* 注意メカニズムボトルネック： AIモデルの注意メカニズムは、入力の関連部分に焦点を当てるのに役立ちます。ただし、これらのメカニズムは、テキスト文字列内の個々の文字と単語の間の関係を正確にキャプチャするほど細かく密集していない場合があります。
要約：
AIイメージジェネレーターがテキストを使用することの難しさは、画像中心のアーキテクチャ、限られた言語理解、テキスト生成とレンダリングの課題、データバイアス、アルゴリズムの制限の組み合わせによるものです。 AIの研究が進むにつれて、専用のテキスト生成モジュールの開発、より堅牢な言語モデル、より大きく、より多様なトレーニングデータセットの開発を通じて、この分野の改善が見られることが期待できます。ただし、AIに生成された画像で完全なテキストレンダリングを達成することは、継続的なイノベーションを必要とする重要な課題のままです。