「ほぼ完璧」な写真であっても、構図のわずかなズレや広角レンズ特有の歪みが気になった経験は誰にでもあるだろう。従来の編集ツールではトリミングは可能だが、撮影時にカメラが捉えた情報以上の視点変更は不可能であった。GoogleがGoogleフォトに導入した「Auto frame」は、撮影された内容と理想とする構図のギャップを埋める画期的なソリューションだ。

この技術は、標準的な2D写真を複雑な3Dシーンとして扱うことで機能する。システムは画像の空間レイアウトを分析し、当時のカメラ位置や被写体の幾何学的な構成を推定する。そして、撮影時の状況をデジタル的に再現した3Dポイントマップを構築することで、仮想的にカメラを移動させたり、焦点距離を調整したりすることを可能にしている。

カメラ位置をずらすことは、本来記録されていない背景部分を露出させることを意味する。ここで活用されるのが、生成系潜在拡散モデルである。この技術はシーンの文脈を理解する熟練の絵画師のように、レンズが捉えていなかった領域をAIがインペインティングし、空白をインテリジェントに埋めていく。

結果として、元の被写体を保ちつつ、より魅力的で自然なアングルへと再構成されたシームレスな画像が生成される。これは、単に新しい画像を生み出すだけでなく、既存の視覚的な記憶を補正し、価値を高める生成AIの新たな活用形態といえる。

特に広角レンズによる歪みが顕著なポートレート撮影において、この技術は威力を発揮する。システムは顔の3D的な向きを検出し、最適な構図を計算してカメラパラメータを自動調整することで、人物のプロポーションを自然な状態へと復元するのだ。

「ほぼ完璧」な写真であっても、構図のわずかなズレや広角レンズ特有の歪みが気になった経験は誰にでもあるだろう。従来の編集ツールではトリミングは可能だが、撮影時にカメラが捉えた情報以上の視点変更は不可能であった。GoogleがGoogleフォトに導入した「Auto frame」は、撮影された内容と理想とする構図のギャップを埋める画期的なソリューションだ。

この技術は、標準的な2D写真を複雑な3Dシーンとして扱うことで機能する。システムは画像の空間レイアウトを分析し、当時のカメラ位置や被写体の幾何学的な構成を推定する。そして、撮影時の状況をデジタル的に再現した3Dポイントマップを構築することで、仮想的にカメラを移動させたり、焦点距離を調整したりすることを可能にしている。

カメラ位置をずらすことは、本来記録されていない背景部分を露出させることを意味する。ここで活用されるのが、生成系潜在拡散モデルである。この技術はシーンの文脈を理解する熟練の絵画師のように、レンズが捉えていなかった領域をAIがインペインティングし、空白をインテリジェントに埋めていく。

結果として、元の被写体を保ちつつ、より魅力的で自然なアングルへと再構成されたシームレスな画像が生成される。これは、単に新しい画像を生み出すだけでなく、既存の視覚的な記憶を補正し、価値を高める生成AIの新たな活用形態といえる。

特に広角レンズによる歪みが顕著なポートレート撮影において、この技術は威力を発揮する。システムは顔の3D的な向きを検出し、最適な構図を計算してカメラパラメータを自動調整することで、人物のプロポーションを自然な状態へと復元するのだ。