マルチモーダル技術で趣味写真×文章×音楽を融合する創作ガイド

趣味創作で活かすマルチモーダル生成AI｜写真・音楽・文章の融合ガイド

写真・音楽・文章の融合ガイド

マルチモーダル生成AIとは

マルチモーダル生成AIは、画像・テキスト・音楽・動画など複数の形式を同時に扱い、自在に組み合わせて新しい作品を生み出す技術です。例として「写真から詩的なキャプション生成」「テキストから音楽生成」「画像や音楽を統合した自動動画制作」などが挙げられます。
解説記事（Convin）

創作の流れとPython実践例

1. 写真からキャプション生成（BLIP）

from transformers import BlipProcessor, BlipForConditionalGeneration
from PIL import Image
processor = BlipProcessor.from_pretrained("Salesforce/blip-image-captioning-base")
model = BlipForConditionalGeneration.from_pretrained("Salesforce/blip-image-captioning-base")
img = Image.open("my_photo.jpg").convert("RGB")
inputs = processor(img, return_tensors="pt")
out = model.generate(**inputs)
caption = processor.decode(out[0], skip_special_tokens=True)
print("生成キャプション:", caption)

2. キャプションから音楽生成（MusicLM・Riffusion API例）

# 擬似例：API仕様は公式参照
from musicai import MusicGenerator
music = MusicGenerator().generate(prompt=caption, duration=30)
with open("music.wav", "wb") as f:
    f.write(music)

3. 画像＋音楽＋文章で動画化（moviepy）

from moviepy.editor import ImageClip, AudioFileClip
img_clip = ImageClip("my_photo.jpg").set_duration(30)
audio_clip = AudioFileClip("music.wav")
video = img_clip.set_audio(audio_clip)
video.write_videofile("output.mp4", fps=1)

※APIの利用法は各サービス公式・論文ページを参照ください。

背景と今後の展望

近年のTransformer系AIの進化と、APIやOSSの普及で個人レベルでも複数モダリティを融合した創作が現実になっています。 MozualizationやAmuse、MusFlowなどの先端研究も進み、誰でも「写真×言葉×音楽」の複合作品を生み出せる時代が到来しています。今後は教育・SNS・地域イベントなど、表現手段がさらに多様化し、著作権・倫理と向き合いながらもAI創作文化が広がるでしょう。