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特開2025-2569画像生成ＡＩを適用して漫画等の画像データから処理画像データを作成する装置。
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2025002569
(43)【公開日】2025-01-09
(54)【発明の名称】画像生成ＡＩを適用して漫画等の画像データから処理画像データを作成する装置。
(51)【国際特許分類】
G06T 11/80 20060101AFI20241226BHJP
G06T 1/40 20060101ALI20241226BHJP
【ＦＩ】
G06T11/80 E
G06T1/40
【審査請求】未請求
【請求項の数】13
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023102830
(22)【出願日】2023-06-22
(71)【出願人】
【識別番号】318006239
【氏名又は名称】株式会社ＨＲＣ
(74)【代理人】
【識別番号】100183564
【弁理士】
【氏名又は名称】西村 伸也
(72)【発明者】
【氏名】重丸 尚輝
【テーマコード（参考）】
5B050
5B057
【Ｆターム（参考）】
5B050BA06
5B050CA07
5B050EA12
5B050EA19
5B050FA05
5B050FA09
5B050FA10
5B057CA08
5B057CA12
5B057CA16
5B057CB08
5B057CB12
5B057CB16
5B057CE17
5B057DA17
5B057DB02
5B057DB09
5B057DC30
5B057DC40
(57)【要約】
【課題】機械学習モデルを適用して、効率的に適切に処理された画像データを生成する装置などを提供することを目的とする。
を提供する
【解決手段】画像領域１０を有する画像データ１１から、所定の処理を施すための画像生成ＡＩ１６を用いて、処理画像領域１５ａを有する処理画像データ１５を生成する装置であって、画像領域１０を複数に区分した子画像領域１２のそれぞれに対応する複数の子画像データ１３を作成する子画像データ作成部３と、複数の子画像データ１３のそれぞれに画像生成ＡＩ１６を用いて生成された複数の処理子画像データ１４から、処理画像データ１５を作成する処理画像データ作成部５とからなる生成装置１である。
【選択図】図２
を提供する
【解決手段】画像領域１０を有する画像データ１１から、所定の処理を施すための画像生成ＡＩ１６を用いて、処理画像領域１５ａを有する処理画像データ１５を生成する装置であって、画像領域１０を複数に区分した子画像領域１２のそれぞれに対応する複数の子画像データ１３を作成する子画像データ作成部３と、複数の子画像データ１３のそれぞれに画像生成ＡＩ１６を用いて生成された複数の処理子画像データ１４から、処理画像データ１５を作成する処理画像データ作成部５とからなる生成装置１である。
【選択図】図２
【特許請求の範囲】
【請求項1】
画像領域を有する画像データから、所定の処理を施すための画像生成ＡＩを用いて、処理画像領域を有する処理画像データを生成する装置であって、
前記画像領域を複数に区分した子画像領域のそれぞれに対応する複数の子画像データを作成する子画像データ作成部と、
複数の前記子画像データのそれぞれに前記画像生成ＡＩを用いて生成された複数の処理子画像データから、前記処理画像データを作成する処理画像データ作成部とからなる、処理画像データの生成装置。
前記画像領域を複数に区分した子画像領域のそれぞれに対応する複数の子画像データを作成する子画像データ作成部と、
複数の前記子画像データのそれぞれに前記画像生成ＡＩを用いて生成された複数の処理子画像データから、前記処理画像データを作成する処理画像データ作成部とからなる、処理画像データの生成装置。
【請求項2】
前記画像領域における前記子画像領域の配置に関する配置情報に基づいて、前記処理画像データが作成される、請求項１記載の処理画像データの生成装置。
【請求項3】
前記画像生成ＡＩによる処理を行う生成部をさらに備えている、請求項１記載の処理画像データの生成装置。
【請求項4】
前記処理が着色処理である、請求項１記載の処理画像データの生成装置。
【請求項5】
前記画像領域が複数のコマを含む漫画である、請求項１、２、３もしくは４のいずれかに記載の処理画像データの生成装置。
【請求項6】
画像領域を有する画像データから、所定の処理を施すための画像生成ＡＩを用いて、処理画像領域を有する処理画像データを生成するためのコンピュータに実行させる方法であって、
前記画像領域を複数に区分した子画像領域のそれぞれに対応する複数の子画像データを作成させ、
複数の前記子画像データのそれぞれに前記画像生成ＡＩを用いて生成された複数の処理子画像データから、前記処理画像データを作成させる、処理画像データの生成方法。
前記画像領域を複数に区分した子画像領域のそれぞれに対応する複数の子画像データを作成させ、
複数の前記子画像データのそれぞれに前記画像生成ＡＩを用いて生成された複数の処理子画像データから、前記処理画像データを作成させる、処理画像データの生成方法。
【請求項7】
前記画像領域における前記子画像領域の配置に関する配置情報に基づいて、前記処理画像データが作成される、請求項６記載の処理画像データの生成方法。
【請求項8】
前記処理が着色処理である、請求項６記載の処理画像データの生成方法。
【請求項9】
前記画像領域が複数のコマを含む漫画である、請求項６、７もしくは８のいずれかに記載の処理画像データの生成方法。
【請求項10】
画像領域を有する画像データから、所定の処理を施すための画像生成ＡＩを用いて、処理画像領域を有する処理画像データを生成するプログラムであって、
コンピュータに、
前記画像領域を複数に区分した子画像領域のそれぞれに対応する複数の子画像データを作成させ、
複数の前記子画像データのそれぞれに前記画像生成ＡＩを用いて生成された複数の処理子画像データから、前記処理画像データを作成させる、処理画像データの生成プログラム。
コンピュータに、
前記画像領域を複数に区分した子画像領域のそれぞれに対応する複数の子画像データを作成させ、
複数の前記子画像データのそれぞれに前記画像生成ＡＩを用いて生成された複数の処理子画像データから、前記処理画像データを作成させる、処理画像データの生成プログラム。
【請求項11】
前記画像領域における前記子画像領域の配置に関する配置情報に基づいて、前記処理画像データが作成される、請求項１０記載の処理画像データの生成プログラム。
【請求項12】
前記処理が着色処理である、請求項１０記載の処理画像データの生成プログラム。
【請求項13】
前記画像領域が複数のコマを含む漫画である、請求項１０、１１もしくは１２のいずれかに記載の処理画像データの生成プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、処理画像データを生成する装置などに関する。さらには生成系ＡＩにより漫画に着色などの処理が施された処理画像データを生成する装置などに関する。
【背景技術】
【0002】
従来から、白黒の漫画に着色するなど、生成系ＡＩを用いて画像データを処理する方法やプログラムがある。
【0003】
特許文献１には、着色装置、着色システム、着色方法及び着色プログラムが開示されている。
それらの着色装置などは、算出部と、着色部とを備える。算出部は、領域分割された参照画像データの各領域について、少なくとも１つの代表色を算出する。着色部は、参照画像データに基づいて着色される、領域分割された対象画像データの各領域と、算出部が算出した当該領域に対応する参照画像データの領域の代表色とに基づいて、対象画像データを着色する。
それらの着色装置などは、算出部と、着色部とを備える。算出部は、領域分割された参照画像データの各領域について、少なくとも１つの代表色を算出する。着色部は、参照画像データに基づいて着色される、領域分割された対象画像データの各領域と、算出部が算出した当該領域に対応する参照画像データの領域の代表色とに基づいて、対象画像データを着色する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【特許文献1】特開２０２２－１８２２１０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
処理しようとする画像領域が大きいと、画像生成ＡＩによる処理負担が増大する傾向にある。
また一般に画像生成ＡＩでは、処理のための規定された／推奨される画像領域の大きさがあり、いずれかを満たさないと、細部（例えば、画像の画像が線や点により詳細に表現されている部分）が潰れたり、省略されたり、さらに画像全体が変形（例えば縦横比）されたりすることがある。
細部を有する画像として、例えば、マンガのように１つの画像領域に複数の小さな画像領域（コマ）を有する画像がある。
また一般に画像生成ＡＩでは、処理のための規定された／推奨される画像領域の大きさがあり、いずれかを満たさないと、細部（例えば、画像の画像が線や点により詳細に表現されている部分）が潰れたり、省略されたり、さらに画像全体が変形（例えば縦横比）されたりすることがある。
細部を有する画像として、例えば、マンガのように１つの画像領域に複数の小さな画像領域（コマ）を有する画像がある。
【0006】
そこで本発明は、画像生成ＡＩを適用して、適切に処理された画像データを生成する装置などを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0007】
（１）本発明の処理画像データの生成装置は、画像領域を有する画像データから、所定の処理を施すための画像生成ＡＩを用いて、処理画像領域を有する処理画像データを生成する装置であって、前記画像領域を複数に区分した子画像領域のそれぞれに対応する複数の子画像データを作成する子画像データ作成部と、複数の前記子画像データのそれぞれに前記画像生成ＡＩを用いて生成された複数の処理子画像データから、前記処理画像データを作成する処理画像データ作成部とからなることを特徴としている。
【0008】
「画像領域」は、画像が配置されたり、描かれたり、修正されたりする領域である。画像と画像領域は同じ又はほぼ同じ大きさであってもよい。
【0009】
「子画像領域」は、画像領域を複数に分割したそれぞれの画像の領域である。
【0010】
「画像生成ＡＩ」とは、例えば、デジタルの生成物としての、画像、動画を新たに生成するＡＩ、前記ＡＩを利用／応用した手段または前記ＡＩに類似する技術を利用した手段である。
【0011】
（２）このような処理画像データの生成装置は、前記画像領域における前記子画像領域の配置に関する配置情報に基づいて、前記処理画像データが作成されるのが好ましい。
【0012】
（３）前記画像生成ＡＩによる処理を行う生成部をさらに備えているのが好ましい。
【0013】
「配置情報」は、画像領域における子画像領域の配置を示す情報であり、それに換算できる情報を含む概念である。
【0014】
（４）また前記処理が着色処理であるのが好ましい。
【0015】
（５）また前記画像領域が複数のコマを含む漫画であるのが好ましい。
【0016】
（６）本発明の処理画像データの生成方法は、画像領域を有する画像データから、所定の処理を施すための画像生成ＡＩを用いて、処理画像領域を有する処理画像データを生成するためのコンピュータに実行させる方法であって、前記画像領域を複数に区分した子画像領域のそれぞれに対応する複数の子画像データを作成させ、複数の前記子画像データのそれぞれに前記画像生成ＡＩを用いて生成された複数の処理子画像データから、前記処理画像データを作成させることを特徴としている。
【0017】
（７）このような処理画像データの生成方法は、前記画像領域における前記子画像領域の配置に関する配置情報に基づいて、前記処理画像データが作成されるのが好ましい。
【0018】
（８）また前記処理が着色処理であるのが好ましい。
【0019】
（９）また前記画像領域が複数のコマを含む漫画であるのが好ましい。
【0020】
（１０）本発明の処理画像データの生成プログラムは、画像領域を有する画像データから、所定の処理を施すための画像生成ＡＩを用いて、処理画像領域を有する処理画像データを生成するプログラムであって、コンピュータに、前記画像領域を複数に区分した子画像領域のそれぞれに対応する複数の子画像データを作成させ、複数の前記子画像データのそれぞれに前記画像生成ＡＩを用いて生成された複数の処理子画像データから、前記処理画像データを作成させることを特徴としている。
【0021】
（１１）このような処理画像データの生成プログラムは、前記画像領域における前記子画像領域の配置に関する配置情報に基づいて、前記処理画像データが作成されるのが好ましい。
【0022】
（１２）また前記処理が着色処理であるのが好ましい。
【0023】
（１３）また前記画像領域が複数のコマを含む漫画であるのが好ましい。
【発明の効果】
【0024】
処理画像データを生成する装置などは、データを並列処理することができる。また画像領域に対し適切な処理を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【0025】
【図1】処理画像データを生成する様子を示す概略図である。
【図2】処理画像データの生成装置の一実施形態を示す機能ブロック図である。
【図3】処理画像データの生成装置のハードウェア構成の一例を示す概略図である。
【図4】処理画像データを生成する処理の流れの一実施形態を示すフローチャートである。
【図5】画像領域を区分する様子の一例を示す概略図である。
【図6】子画像データのデータ構造の一例を示す概略図である。
【図7】他の実施形態を示す概略図である。
【発明を実施するための形態】
【0026】
［１．概略説明］
まず、図１を用いて処理画像データを生成する様子を説明する。図に示している実施形態では、例えば、漫画の画像領域１０について、画像生成ＡＩ１６を利用して所定の処理が施された処理画像領域１５ａを有する処理画像データ１５を生成する、というものである。本実施形態では着色の処理が施される。
まず、図１を用いて処理画像データを生成する様子を説明する。図に示している実施形態では、例えば、漫画の画像領域１０について、画像生成ＡＩ１６を利用して所定の処理が施された処理画像領域１５ａを有する処理画像データ１５を生成する、というものである。本実施形態では着色の処理が施される。
【0027】
図では、画像データ１１の画像領域１０を複数の子画像領域１２に区分し、子画像領域に対応した子画像データ１３を作成している。子画像データ１３に画像生成ＡＩ１６を用いて、子画像領域１２を着色処理する。着色処理された処理子画像データ１４から着色処理された処理画像領域１５ａを有する着色画像データ１５を作成する。
【0028】
（画像生成ＡＩ１６）
生成系ＡＩとは、例えば、デジタルの生成物としての、画像や動画、音声や音楽、文章やコードなどを新たに生成するＡＩのことである。生成系ＡＩは、例えば、インターネット上などに存在する既存の文章や画像イメージを大量に機械学習し、これに強化学習を組み合わせるなどして、一定レベルの品質の文章や画像を生成するものである。
本実施形態では、例えば、生成系ＡＩとして、画像生成ＡＩ１６を用いている。画像生成ＡＩ１６と共に利用されるツールとしては、例えば、「Ｓｔａｂｌｅ Ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ」、「Ｓｔｙｌｅ２Ｐａｉｎｔｓ」などが挙げられる。
生成系ＡＩとは、例えば、デジタルの生成物としての、画像や動画、音声や音楽、文章やコードなどを新たに生成するＡＩのことである。生成系ＡＩは、例えば、インターネット上などに存在する既存の文章や画像イメージを大量に機械学習し、これに強化学習を組み合わせるなどして、一定レベルの品質の文章や画像を生成するものである。
本実施形態では、例えば、生成系ＡＩとして、画像生成ＡＩ１６を用いている。画像生成ＡＩ１６と共に利用されるツールとしては、例えば、「Ｓｔａｂｌｅ Ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ」、「Ｓｔｙｌｅ２Ｐａｉｎｔｓ」などが挙げられる。
【0029】
（制御情報７）
画像生成ＡＩ１６において、例えば、制御情報７により、事前学習済みの大規模な拡散モデルを制御して、追加の入力条件に対応させることができる。制御情報７として、画像、プロンプト（図２参照）などが与えられる。
ユーザはキーボードなどの入力装置を用いて制御情報７を入力する。テキスト情報の場合、音声で入力し、テキストに変換するようにしてもよい。
本実施形態では、制御情報７を予め設定された条件３９（図３参照）として記憶しておいてもよい。
画像生成ＡＩ１６において、例えば、制御情報７により、事前学習済みの大規模な拡散モデルを制御して、追加の入力条件に対応させることができる。制御情報７として、画像、プロンプト（図２参照）などが与えられる。
ユーザはキーボードなどの入力装置を用いて制御情報７を入力する。テキスト情報の場合、音声で入力し、テキストに変換するようにしてもよい。
本実施形態では、制御情報７を予め設定された条件３９（図３参照）として記憶しておいてもよい。
【0030】
（画像領域１０）
画像領域１０は、生成装置１の表示部１７（図３参照）で表示される。図では符号Ｘ、Ｙで示される縦長の長方形の領域として示されている。画像領域１０は、所定の大きさの枠状のキャンバスのようなもので、前記枠状の内部に画像を配置したり、描いたり、編集したりする領域である。画像領域１０は四角形状であるのが好ましい。なお他の形状であってもよい。画像は画像領域１０に描かれている。なお画像と画像領域１０が同じ又はほぼ同じ大きさであってもよい。
画像領域１０は、生成装置１の表示部１７（図３参照）で表示される。図では符号Ｘ、Ｙで示される縦長の長方形の領域として示されている。画像領域１０は、所定の大きさの枠状のキャンバスのようなもので、前記枠状の内部に画像を配置したり、描いたり、編集したりする領域である。画像領域１０は四角形状であるのが好ましい。なお他の形状であってもよい。画像は画像領域１０に描かれている。なお画像と画像領域１０が同じ又はほぼ同じ大きさであってもよい。
【0031】
（処理される画像）
処理される画像領域１０の画像としては、漫画、イラスト、ポスターなどの画像が相当する。特に画像領域１０において、多くの線または点が描かれている細部が存在する場合、複数の子画像領域１２に区分して画像生成ＡＩ１６を用いるので、生成の際に細部が省略されたり、曖昧にされたりすることを防止できる。また複数の子画像領域１２に対応する子画像データ１３を処理するので、並列的な処理を行うことができ効率的である。また画像としては、複数のコマ（符号１０ａ参照）を有する場合がある。
処理される画像領域１０の画像としては、漫画、イラスト、ポスターなどの画像が相当する。特に画像領域１０において、多くの線または点が描かれている細部が存在する場合、複数の子画像領域１２に区分して画像生成ＡＩ１６を用いるので、生成の際に細部が省略されたり、曖昧にされたりすることを防止できる。また複数の子画像領域１２に対応する子画像データ１３を処理するので、並列的な処理を行うことができ効率的である。また画像としては、複数のコマ（符号１０ａ参照）を有する場合がある。
【0032】
（子画像領域１２）
子画像領域１２は、画像領域１０を複数に区分した領域である。図では、符号Ｘ、Ｙ１で示される横長の長方形の領域１２ａと、符号Ｘ、Ｙ２で示される長方形の領域１２ｂと、符号Ｘ、Ｙ３で示される長方形の領域１２ｃとして示されている。
子画像領域１２の形状は、図１では、全て同じ形状の四角形であるが、異なる形状の四角形であってもよい。子画像領域１２の縦横比は、同じ／ほぼ同じであるのが好ましい。
子画像領域１２は、画像領域１０を複数に区分した領域である。図では、符号Ｘ、Ｙ１で示される横長の長方形の領域１２ａと、符号Ｘ、Ｙ２で示される長方形の領域１２ｂと、符号Ｘ、Ｙ３で示される長方形の領域１２ｃとして示されている。
子画像領域１２の形状は、図１では、全て同じ形状の四角形であるが、異なる形状の四角形であってもよい。子画像領域１２の縦横比は、同じ／ほぼ同じであるのが好ましい。
【0033】
画素領域１０、コマ１０ａおよび子画像領域１２の形状は、特に制限はない。
【0034】
（画像データ１１）
画像データ１１は、画像領域１０を有している。画像データ１１としては、従来公知のデータ構造を採用することができる。
画像データ１１は、画像領域１０を有している。画像データ１１としては、従来公知のデータ構造を採用することができる。
【0035】
（処理）
処理としては、例えば、着色、線または点の変更や修正、線または画像の消去といった処理があり、言い換えると、画像に対し情報の追加または削除を行うものである。
処理としては、例えば、着色、線または点の変更や修正、線または画像の消去といった処理があり、言い換えると、画像に対し情報の追加または削除を行うものである。
【0036】
（処理画像データ１５）
処理画像データ１５は、処理された画像領域１５ａを有するデータである。画像生成ＡＩ１６により生成された複数の処理子画像データ１４から作成される。
処理画像データ１５は、処理された画像領域１５ａを有するデータである。画像生成ＡＩ１６により生成された複数の処理子画像データ１４から作成される。
【0037】
［２．各構成］
（生成装置１）
次いで、さらに図２を用いて説明する。図２は処理画像データの生成装置の機能ブロック図の一実施形態を示す。図に示している処理画像データの生成装置（以下、生成装置という）１は、画像領域１０を有する画像データ１１から、所定の処理を施すための画像生成ＡＩ（機械学習モデル）１６を用いて、処理画像データ１５を生成する。
（生成装置１）
次いで、さらに図２を用いて説明する。図２は処理画像データの生成装置の機能ブロック図の一実施形態を示す。図に示している処理画像データの生成装置（以下、生成装置という）１は、画像領域１０を有する画像データ１１から、所定の処理を施すための画像生成ＡＩ（機械学習モデル）１６を用いて、処理画像データ１５を生成する。
【0038】
生成装置１は、主として、画像領域１０を複数の子画像領域１２に区分し、それの子画像領域１２に対応する子画像データ１３を作成する子画像データ作成部３と、子画像データ１３に画像生成ＡＩ１６を用いて生成された処理子画像データ１４から処理画像データ１５を作成する処理画像データ作成部５とからなる。
また本実施系形態における生成装置１は、さらに子画像データ作成部３の前に画像領域１０を複数の子画像領域１３に区分する区分部２と、画像生成ＡＩ１６により処理子画像データ１４を生成する生成部４とを備えている。
さらに生成装置１は、記憶部３１を備えており、生成部４の生成に利用される制御情報７を含む条件３９が記憶されている。
また本実施系形態における生成装置１は、さらに子画像データ作成部３の前に画像領域１０を複数の子画像領域１３に区分する区分部２と、画像生成ＡＩ１６により処理子画像データ１４を生成する生成部４とを備えている。
さらに生成装置１は、記憶部３１を備えており、生成部４の生成に利用される制御情報７を含む条件３９が記憶されている。
【0039】
生成装置１は、本実施形態においては、例えば、パソコン（パーソナルコンピュータ）やスマートフォンである。なおタブレット型端末などでもよい。生成装置１は表示部１７、入出力部１８を備えている。
【0040】
（区分部２）
区分部２は、生成装置１の表示部１７（図３参照）に表示された画像領域１０を複数の子画像領域１３に区分する。本実施形態では、例えば、ユーザによる入出力部１８（図３参照）の操作により子画像領域１２を区分するユーザ入力情報６が入力される。
区分部２は、生成装置１の表示部１７（図３参照）に表示された画像領域１０を複数の子画像領域１３に区分する。本実施形態では、例えば、ユーザによる入出力部１８（図３参照）の操作により子画像領域１２を区分するユーザ入力情報６が入力される。
【0041】
（ユーザ入力情報６）
ユーザ入力情報６は、画像領域１０を区分する座標の情報や、実際に表示画面１７上に表示される枠（図５の符号２６参照）をユーザが入出力部１８を操作して入力する情報である。
ユーザ入力情報６は、画像領域１０を区分する座標の情報や、実際に表示画面１７上に表示される枠（図５の符号２６参照）をユーザが入出力部１８を操作して入力する情報である。
【0042】
（子画像データ作成部３）
子画像データ作成部３は、区分された子画像領域１２に対応する子画像データ１３を作成する。子画像データ１３を作成する際またはその前に、配置情報８（図２参照）をさらに作成する。
子画像データ作成部３は、区分された子画像領域１２に対応する子画像データ１３を作成する。子画像データ１３を作成する際またはその前に、配置情報８（図２参照）をさらに作成する。
【0043】
（配置情報８）
配置情報８は、画像領域１０に対する子画像領域１２の位置に関する情報である。例えば、画像領域１０を二次元の座標で表すことにより、子画像領域１２の位置が特定される。配置情報８は、記憶部３１に記憶したり、画像データ１１または子画像データ１３に保存したりしてもよい。画像データ１１または子画像データ１３に保存する場合は、例えば、メタデータとして保存してもよい。また配置情報８をファイル名にしてもよい。ファイル名は、例えば、データ中のファイル名領域と呼ばれるファイルの名前を記述するデータ領域にあり、オペレーティングシステムにより認識される領域にある。
配置情報８は、画像領域１０に対する子画像領域１２の位置に関する情報である。例えば、画像領域１０を二次元の座標で表すことにより、子画像領域１２の位置が特定される。配置情報８は、記憶部３１に記憶したり、画像データ１１または子画像データ１３に保存したりしてもよい。画像データ１１または子画像データ１３に保存する場合は、例えば、メタデータとして保存してもよい。また配置情報８をファイル名にしてもよい。ファイル名は、例えば、データ中のファイル名領域と呼ばれるファイルの名前を記述するデータ領域にあり、オペレーティングシステムにより認識される領域にある。
【0044】
（子画像データ１３）
子画像データ１３は、子画像領域１２を有する画像データである。
子画像データ１３は、子画像領域１２を有する画像データである。
【0045】
（生成部４）
生成部４は、子画像データ１３に画像生成ＡＩ１６の機械学習モデルを用いて処理子画像データ１４を生成する。
生成部４は、子画像データ１３に画像生成ＡＩ１６の機械学習モデルを用いて処理子画像データ１４を生成する。
【0046】
（処理子画像データ１４）
処理された子画像データ１４は、子画像データ１３に画像生成ＡＩ１６を用いて生成したものである。
処理された子画像データ１４は、子画像データ１３に画像生成ＡＩ１６を用いて生成したものである。
【0047】
（処理画像データ作成部５）
処理画像データ作成部５は、複数の処理子画像データ１４から作成される。処理画像データ作成部５は、処理子画像領域１４ａを配置情報８に基づいて再配置した処理画像領域１５ａを有している。
処理画像データ作成部５は、複数の処理子画像データ１４から作成される。処理画像データ作成部５は、処理子画像領域１４ａを配置情報８に基づいて再配置した処理画像領域１５ａを有している。
【0048】
（表示部１７）
表示部１７としては、例えば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ：Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）、プラズマディスプレイ（ＰＤＰ：Ｐｌａｓｍａ Ｄｉｓｐｌａｙ Ｐａｎｅｌ）、有機ＥＬ（ＥＬ：Ｅｌｅｃｔｒｏｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）などの画面を表示する装置が用いられる。
表示部１７としては、例えば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ：Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）、プラズマディスプレイ（ＰＤＰ：Ｐｌａｓｍａ Ｄｉｓｐｌａｙ Ｐａｎｅｌ）、有機ＥＬ（ＥＬ：Ｅｌｅｃｔｒｏｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）などの画面を表示する装置が用いられる。
【0049】
（入出力部１８）
入出力部１８（図３参照）としては、例えば、マイク、スピーカまたはキーボードである。キーボードの代わりに、マイクを介して音声でテキストを入力したり、表示部１７をタッチすることでテキストを入力したりしてもよい。入出力部１８は、生成装置１に内蔵しているものや、外部機器として生成装置１に接続するものでもよい。その他、入出力部は従来公知のものを採用することができる。
入出力部１８（図３参照）としては、例えば、マイク、スピーカまたはキーボードである。キーボードの代わりに、マイクを介して音声でテキストを入力したり、表示部１７をタッチすることでテキストを入力したりしてもよい。入出力部１８は、生成装置１に内蔵しているものや、外部機器として生成装置１に接続するものでもよい。その他、入出力部は従来公知のものを採用することができる。
【0050】
［３．ハードウェア構成］
次に図３を用いて、生成装置１、外部サーバ９およびデータサーバ２２（図７参照）のハードウェア構成を説明する。
図３に示すように、本実施形態の生成装置１では、例えば、コンピュータを用いている。生成装置１はＣＰＵ（またはＧＰＵ）３０を備えたものである。そのＣＰＵ３０には、例えば、メモリ（以下、記憶部という。）３１と、記憶デバイス３２などを接続／読み込むための接続ポート３３と、ネットワークを介して外部と通信するための通信回路３４とがバスライン３５を介して接続されている。記憶部３１には、装置プログラム３６、条件３９が記憶されている。またブラウザプログラム３７、さらにはＯＳ３８（オペレーティングシステム）が記憶されていてもよい。なお外部サーバ９およびデータサーバ２２は装置プログラム３６および条件３９を備えていない。
次に図３を用いて、生成装置１、外部サーバ９およびデータサーバ２２（図７参照）のハードウェア構成を説明する。
図３に示すように、本実施形態の生成装置１では、例えば、コンピュータを用いている。生成装置１はＣＰＵ（またはＧＰＵ）３０を備えたものである。そのＣＰＵ３０には、例えば、メモリ（以下、記憶部という。）３１と、記憶デバイス３２などを接続／読み込むための接続ポート３３と、ネットワークを介して外部と通信するための通信回路３４とがバスライン３５を介して接続されている。記憶部３１には、装置プログラム３６、条件３９が記憶されている。またブラウザプログラム３７、さらにはＯＳ３８（オペレーティングシステム）が記憶されていてもよい。なお外部サーバ９およびデータサーバ２２は装置プログラム３６および条件３９を備えていない。
【0051】
本実施形態では、装置プログラム３６は、それぞれＯＳ３８およびブラウザプログラム３７の機能を利用して協働して動作してもよい。なお装置プログラム３６として、それぞれブラウザプログラム３７、ＯＳ３８を利用せず、単独で動作するようにしてもよい。
【0052】
上述した装置プログラム３６のハードウェア構成では、図２の機能ブックス図に示す機能を、例えば、ＣＰＵ３０と装置プログラム３６を用いて実現するようにしているが、その一部または全部をマイコンなどの論理回路、あるいは、ＰＬＣ（プログラマブルロジックコントローラ）を用いてシーケンス制御してもよい。
【0053】
［４．プログラム］
（処理画像データを生成するフローチャート）
図４は、生成装置１で用いられる装置プログラム３６の処理の一実施形態を示すフローチャートである。さらに図のフローチャートは処理画像データの生成方法２４を表している。
（処理画像データを生成するフローチャート）
図４は、生成装置１で用いられる装置プログラム３６の処理の一実施形態を示すフローチャートである。さらに図のフローチャートは処理画像データの生成方法２４を表している。
【0054】
（Ｓ０：準備工程）
準備工程Ｓ０では、装置プログラム３６で処理するための画像データ１１のファイル形式を所定の形式に整える。また装置プログラム３６または画像生成ＡＩに用いる初期設定を入力し、条件３９として記憶部３１に記憶する。
準備工程Ｓ０では、装置プログラム３６で処理するための画像データ１１のファイル形式を所定の形式に整える。また装置プログラム３６または画像生成ＡＩに用いる初期設定を入力し、条件３９として記憶部３１に記憶する。
【0055】
（Ｓ１：区分工程）
画像領域１０を区分する。図５は画像領域１０を区分している様子を示す表示部１７の表示画面である。表示画面１７には画像領域１０が４つの四角形で区分されている。本実施系形態では、ユーザが入出力部１８を操作して枠２６の位置・大きさを指定している。画像領域１０を区分する枠２６が、子画像領域１２の境界線となる。図では枠２６は、子画像領域１２の境界線を兼ねている。ユーザは枠２６の大きさや位置を変更し、子画像領域１２を決定する。大文字のアルファベットＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄは４つの子画像領域１２をそれぞれ表している。
画像領域１０を区分する。図５は画像領域１０を区分している様子を示す表示部１７の表示画面である。表示画面１７には画像領域１０が４つの四角形で区分されている。本実施系形態では、ユーザが入出力部１８を操作して枠２６の位置・大きさを指定している。画像領域１０を区分する枠２６が、子画像領域１２の境界線となる。図では枠２６は、子画像領域１２の境界線を兼ねている。ユーザは枠２６の大きさや位置を変更し、子画像領域１２を決定する。大文字のアルファベットＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄは４つの子画像領域１２をそれぞれ表している。
【0056】
（区分する方法）
区分する方法として、画像領域１０の線や点の量が平均化するように区分してもよい。また区分の数は予め設定してもよい。また画像領域１０から１つ以上のコマ１０ａを判別し、各コマ１０ａが異なる子画像領域１２内に位置するように区分してもよい。
区分する方法として、画像領域１０の線や点の量が平均化するように区分してもよい。また区分の数は予め設定してもよい。また画像領域１０から１つ以上のコマ１０ａを判別し、各コマ１０ａが異なる子画像領域１２内に位置するように区分してもよい。
【0057】
（頂点座標１９）
本実施形態では、配置情報８は頂点座標１９により決定される。本実施形態では、例えば、子画像領域１２の形状は長方形または正方形である。このため子画像領域１２の対角に位置する２つの頂点座標により、画像領域１０における子画像領域１２の位置が決まる。例えば、子画像領域Ａでは頂点１９ａ、１９ｂの座標が配置情報８に相当する。その他、子画像領域１２の画像領域１０に対する位置や大きさが特定できる情報であるならよい。配置情報８のデータ構造は特定の構造に限定されるものではない。
本実施形態では、配置情報８は頂点座標１９により決定される。本実施形態では、例えば、子画像領域１２の形状は長方形または正方形である。このため子画像領域１２の対角に位置する２つの頂点座標により、画像領域１０における子画像領域１２の位置が決まる。例えば、子画像領域Ａでは頂点１９ａ、１９ｂの座標が配置情報８に相当する。その他、子画像領域１２の画像領域１０に対する位置や大きさが特定できる情報であるならよい。配置情報８のデータ構造は特定の構造に限定されるものではない。
【0058】
（その他）
図に示している画像領域１０は、漫画に用いられている。図示していないが、画像領域１０には４つのコマ１０ａ（図１参照）が描かれており、それらのコマ１０ａは４つの子画像領域１２にそれぞれ配置されている。なお図では４つの子画像領域１２は重なり合う部位を有していないが、重なり合うようにして子画像領域１２を区分してもよい。
図に示している画像領域１０は、漫画に用いられている。図示していないが、画像領域１０には４つのコマ１０ａ（図１参照）が描かれており、それらのコマ１０ａは４つの子画像領域１２にそれぞれ配置されている。なお図では４つの子画像領域１２は重なり合う部位を有していないが、重なり合うようにして子画像領域１２を区分してもよい。
【0059】
（Ｓ２：子画像データ作成工程）
子画像領域１２に対応する子画像データ１３を作成する。本実施形態では子画像データ１３の作成の際に、配置情報８を作成している。配置情報８は子画像データ１３のメタデータとして記憶されている。
子画像領域１２に対応する子画像データ１３を作成する。本実施形態では子画像データ１３の作成の際に、配置情報８を作成している。配置情報８は子画像データ１３のメタデータとして記憶されている。
【0060】
（子画像データのデータ構造）
図６に子画像データ１３のデータ構造の一例を示している。図に示す子画像データ１３は、子画像領域の画像データ１３ａと、配置情報８とからなる。配置情報８はデータＩＤ８ａと、分割ＩＤ８ｂと、座標８ｃとからなる。
子画像領域の画像データ１３ａは、区分された子画像領域１２に相当する画像のデータである。データＩＤ８ａは、画像領域１０毎に共通のＩＤである。分割ＩＤ８ｂは、子画像データ１３を識別するためのＩＤである。座標８ｃは、座標位置１９に対応する座標を示すデータである。
なお配置情報８として、子画像領域１２の頂点座標１９の座標８ｃがあれば、画像領域１０における子画像領域１２の位置を決定することができる。
図６に子画像データ１３のデータ構造の一例を示している。図に示す子画像データ１３は、子画像領域の画像データ１３ａと、配置情報８とからなる。配置情報８はデータＩＤ８ａと、分割ＩＤ８ｂと、座標８ｃとからなる。
子画像領域の画像データ１３ａは、区分された子画像領域１２に相当する画像のデータである。データＩＤ８ａは、画像領域１０毎に共通のＩＤである。分割ＩＤ８ｂは、子画像データ１３を識別するためのＩＤである。座標８ｃは、座標位置１９に対応する座標を示すデータである。
なお配置情報８として、子画像領域１２の頂点座標１９の座標８ｃがあれば、画像領域１０における子画像領域１２の位置を決定することができる。
【0061】
（Ｓ３：前処理工程）
本実施形態では、画像生成ＡＩ１６による処理が適切にされるように、子画像データ１３に前処理を施す。前処理を施した場合、どのような前処理をしたのかを記憶部３１（図３参照）に記憶しておき、例えば、修正工程（Ｓ５）で元に戻す。なお前処理工程は必ずしも設けなくてもよい。
本実施形態では、子画像データ１３を圧縮処理する。圧縮処理は、例えば、子画像データ１３の解像度を落としたり、子画像領域１２を縮小したりする。例えば、画像生成ＡＩ１６の規定するファイルサイズを超える場合または画像生成ＡＩ１６の処理に余裕を持たせたい場合に施すのがよい。
また前処理された子画像データ１３は一時的に記憶部３１に記憶しておき、後に続く修正工程（Ｓ５）の際に読み出す。
本実施形態では、画像生成ＡＩ１６による処理が適切にされるように、子画像データ１３に前処理を施す。前処理を施した場合、どのような前処理をしたのかを記憶部３１（図３参照）に記憶しておき、例えば、修正工程（Ｓ５）で元に戻す。なお前処理工程は必ずしも設けなくてもよい。
本実施形態では、子画像データ１３を圧縮処理する。圧縮処理は、例えば、子画像データ１３の解像度を落としたり、子画像領域１２を縮小したりする。例えば、画像生成ＡＩ１６の規定するファイルサイズを超える場合または画像生成ＡＩ１６の処理に余裕を持たせたい場合に施すのがよい。
また前処理された子画像データ１３は一時的に記憶部３１に記憶しておき、後に続く修正工程（Ｓ５）の際に読み出す。
【0062】
（Ｓ４：生成工程）
図４に戻って、子画像データ１３に基づいて、場合によっては、さらに制御情報７を加えて、画像生成ＡＩ１６により処理子画像データ１４を生成する。
図４に戻って、子画像データ１３に基づいて、場合によっては、さらに制御情報７を加えて、画像生成ＡＩ１６により処理子画像データ１４を生成する。
【0063】
（Ｓ５：仮配置工程）
処理子画像データ１４および配置情報８に基づいて、処理画像領域１５ａ（図２参照）を作成し、表示部１７に表示する。例えば、処理画像データ１４の処理画像領域１４ａを別個のレイヤ（図示せず）に配置し、それらのレイヤを重ね合わせ、全ての処理画像領域１４ａをあたかも１つにまとめた処理画像領域１５ａとして観察できるようにしたものである。
処理子画像データ１４および配置情報８に基づいて、処理画像領域１５ａ（図２参照）を作成し、表示部１７に表示する。例えば、処理画像データ１４の処理画像領域１４ａを別個のレイヤ（図示せず）に配置し、それらのレイヤを重ね合わせ、全ての処理画像領域１４ａをあたかも１つにまとめた処理画像領域１５ａとして観察できるようにしたものである。
【0064】
（Ｓ６：修正工程）
まとめられた処理画像領域１４ａ（疑似的な処理画像領域１５ａ）を観察し、修正が不要の場合、次の処理画像データ作成工程（Ｓ６）に進む。
一方、修正が必要な場合は、工程Ｓ１の区分工程（二点鎖線参照）または生成工程（Ｓ３）に戻る。区分工程（Ｓ１）では枠２６（図５参照）を再度調整する。また生成工程（Ｓ３）では制御情報７を加えたり、変更したりする。
まとめられた処理画像領域１４ａ（疑似的な処理画像領域１５ａ）を観察し、修正が不要の場合、次の処理画像データ作成工程（Ｓ６）に進む。
一方、修正が必要な場合は、工程Ｓ１の区分工程（二点鎖線参照）または生成工程（Ｓ３）に戻る。区分工程（Ｓ１）では枠２６（図５参照）を再度調整する。また生成工程（Ｓ３）では制御情報７を加えたり、変更したりする。
【0065】
（Ｓ７：処理画像データ作成工程）
処理画像データ１５に作成する。例えば、別個のレイヤに配置された処理画像領域１４ａを１つにまとめて処理画像領域１５ａとして、処理画像データ１５を作成する。なお処理画像領域１４ａを１つにまとめる際に、各レイヤに配置したままの状態を維持した上で、１つの処理画像データ１５としてもよい。
処理画像データ１５に作成する。例えば、別個のレイヤに配置された処理画像領域１４ａを１つにまとめて処理画像領域１５ａとして、処理画像データ１５を作成する。なお処理画像領域１４ａを１つにまとめる際に、各レイヤに配置したままの状態を維持した上で、１つの処理画像データ１５としてもよい。
【0066】
［５．他の実施形態］
次に他の実施形態を説明する。以下に説明する変形例および第２実施形態は、前述した生成装置１とほぼ同様であるので、同じ部分には同じ符号を付して、その説明を省略する。
次に他の実施形態を説明する。以下に説明する変形例および第２実施形態は、前述した生成装置１とほぼ同様であるので、同じ部分には同じ符号を付して、その説明を省略する。
【0067】
（生成装置１の変形例）
図２に戻って、生成装置１では生成部４（１６）を備えているが、変形例の生成装置１ａでは生成部４を外部サーバ９に備えている（二点鎖線の矢印参照）。外部サーバ９は、クラウドＡＩとして、クラウド上のサーバ装置で生成物を生成するための処理を行う。図では外部サーバ９は１台であるが、複数台でもよい。複数台の場合、子画像データ１３に応じて、例えば、人物用、背景用など子画像データ１３にマッチした画層生成ＡＩ１６を用いることができる。
図２に戻って、生成装置１では生成部４（１６）を備えているが、変形例の生成装置１ａでは生成部４を外部サーバ９に備えている（二点鎖線の矢印参照）。外部サーバ９は、クラウドＡＩとして、クラウド上のサーバ装置で生成物を生成するための処理を行う。図では外部サーバ９は１台であるが、複数台でもよい。複数台の場合、子画像データ１３に応じて、例えば、人物用、背景用など子画像データ１３にマッチした画層生成ＡＩ１６を用いることができる。
【0068】
（第２実施形態）
次に第２実施形態を説明する。第２実施形態にかかるシステム２０は、主に、複数の生成装置１（１ａ）と、外部サーバ９とからなる。生成装置１（１ａ）および外部サーバ９は通信ネットワーク２１により通信可能に接続されている。さらにシステム２０には、通信ネットワーク２１を介してデータサーバ２２が接続されている。
次に第２実施形態を説明する。第２実施形態にかかるシステム２０は、主に、複数の生成装置１（１ａ）と、外部サーバ９とからなる。生成装置１（１ａ）および外部サーバ９は通信ネットワーク２１により通信可能に接続されている。さらにシステム２０には、通信ネットワーク２１を介してデータサーバ２２が接続されている。
【0069】
（通信ネットワーク２１）
通信ネットワーク２１は、例えば、インターネットの通信網であり、その他、携帯電話回線網、無線通信路、イーサネット（登録商標）などにより構築される。
通信ネットワーク２１は、例えば、インターネットの通信網であり、その他、携帯電話回線網、無線通信路、イーサネット（登録商標）などにより構築される。
【0070】
システム２０は、例えば、１冊の漫画、本、雑誌などを複数のユーザで処理するのに用いられる。ユーザ（符号２３参照）はデータサーバ２２から処理すべき画像データ１１を取得する。各ユーザは生成装置１（ａ）で画像データ１１を処理する。その際に、画像データ１１または子画像データ１３を処理するのに適した外部サーバ９の画像生成ＡＩ１６を用いることができる。次いで、処理画像データ１５をデータサーバ２２に送信する。
【0071】
［６．その他］
前述の実施形態に、その他として記載した事項を、それぞれを適宜に組み合わせて用いることができる。
生成装置１において、生成部４の処理の一部を外部サーバ９で行うようにしてもよい。
本実施形態では、例えば、複数の子画像領域１２により画像領域１０の全ての領域を収めているが、画像領域１０の画像が描かれていない部位について、子画像領域１２に含めないようにしてもよい。
配置情報は、画像領域１０における画像の特定位置が既知であるなら、画像に対する位置の情報とすることもできる。
本実施形態では、座標の原点（０．０）を画像領域１０の左上の頂点としているが、その他の位置に原点を設定してもよい。その他、三角または五角形以上の多角形、円、楕円、自由に引いた線や曲線で枠２６を特定してもよい。多角形の場合は全ての頂点の座標、円形の場合は中心と半径などで特定する。
前述の実施形態に、その他として記載した事項を、それぞれを適宜に組み合わせて用いることができる。
生成装置１において、生成部４の処理の一部を外部サーバ９で行うようにしてもよい。
本実施形態では、例えば、複数の子画像領域１２により画像領域１０の全ての領域を収めているが、画像領域１０の画像が描かれていない部位について、子画像領域１２に含めないようにしてもよい。
配置情報は、画像領域１０における画像の特定位置が既知であるなら、画像に対する位置の情報とすることもできる。
本実施形態では、座標の原点（０．０）を画像領域１０の左上の頂点としているが、その他の位置に原点を設定してもよい。その他、三角または五角形以上の多角形、円、楕円、自由に引いた線や曲線で枠２６を特定してもよい。多角形の場合は全ての頂点の座標、円形の場合は中心と半径などで特定する。
【0072】
［７．まとめ］
（１）（６）（１０）生成装置１（処理画像データの生成方法２４、プログラム３６）は、画像領域１０を有する画像データ１１から、所定の処理を施すための画像生成ＡＩ１６を用いて、処理画像領域１５ａを有する処理画像データ１５を生成する装置であって、画像領域１０を複数に区分した子画像領域１２のそれぞれに対応する複数の子画像データ１３を作成する子画像データ作成部３と、複数の子画像データ１３のそれぞれに画像生成ＡＩ１６を用いて生成された複数の処理子画像データ１４から、処理画像データ１５を作成する処理画像データ作成部５とからなることを特徴としている。
１つの画像データ１１から複数の子画像データ１３を作成するので、並列で処理することができる。さらに線や点が多い画像領域１０に対し、線や点が省略されたり、変形されたりするのを防止できる。また子画像データ毎に異なる画像生成ＡＩ（学習モデル）１６を使用することができる。例えば、背景用、人物用、建物用、田舎風、和風、ヨーロッパ風、朝／昼／夜などの画像領域に描かれている絵の内容を処理するのに適した画像生成ＡＩ（学習モデル）１６を使用することができる。
（１）（６）（１０）生成装置１（処理画像データの生成方法２４、プログラム３６）は、画像領域１０を有する画像データ１１から、所定の処理を施すための画像生成ＡＩ１６を用いて、処理画像領域１５ａを有する処理画像データ１５を生成する装置であって、画像領域１０を複数に区分した子画像領域１２のそれぞれに対応する複数の子画像データ１３を作成する子画像データ作成部３と、複数の子画像データ１３のそれぞれに画像生成ＡＩ１６を用いて生成された複数の処理子画像データ１４から、処理画像データ１５を作成する処理画像データ作成部５とからなることを特徴としている。
１つの画像データ１１から複数の子画像データ１３を作成するので、並列で処理することができる。さらに線や点が多い画像領域１０に対し、線や点が省略されたり、変形されたりするのを防止できる。また子画像データ毎に異なる画像生成ＡＩ（学習モデル）１６を使用することができる。例えば、背景用、人物用、建物用、田舎風、和風、ヨーロッパ風、朝／昼／夜などの画像領域に描かれている絵の内容を処理するのに適した画像生成ＡＩ（学習モデル）１６を使用することができる。
【0073】
（２）（７）（１１）このような生成装置１（処理画像データの生成方法２４、プログラム３６）は、画像領域１０における子画像領域１２の配置に関する配置情報８に基づいて、処理画像データ１５が作成されるので、簡易な方法で子画像データ１３を元に戻すことができる。
【0074】
（３）また画像生成ＡＩ１６による処理を行う生成部４を備えているので、生成装置１で処理を行うことができる。
【0075】
（４）（８）（１２）また前記処理が着色処理であるので、白黒の画像領域において、線や点を削除したり、変形したりするのを防止し、その上で、着色することができる。異なる着色のための学習モデルを用いることができる。
【0076】
（５）（９）（１３）また画像領域１０が複数のコマ１０ａを含む漫画である場合は、コマ１０ａに線や点が多く詳細に描かれていても、処理時に、線や点を削除したり、変形したりするのを防止する。またコマ毎に適切な学習モデルを用いることができる。
【0077】
（１４）子画像データの製造方法２５は、画像領域を有する画像データから処理画像データを得るために、画像生成ＡＩ１６で処理するための子画像データ１３を製造する方法であって、画像領域１０を複数の子画像領域１２に区分する区分工程（Ｓ２）と、画像領域１０における子画像領域１２の配置に関する配置情報８を付加すると共に、子画像領域１２に対応する子画像データ１３を作成する子画像データ作成工程（Ｓ３）とを備えていることを特徴としている。
１つの画像データ１１から複数の子画像データ１３を作成するので、並列で処理することができる。さらに線や点が多い画像領域１０に対し、線や点が省略されたり、変形されたりするのを防止できる。また子画像データ毎に異なる画像生成ＡＩ（学習モデル）１６を使用することができる。例えば、背景用、人物用、建物用、田舎風、和風、ヨーロッパ風、朝／昼／夜などの画像領域に描かれている絵の内容を処理するのに適した画像生成ＡＩ（学習モデル）１６を使用することができる。
１つの画像データ１１から複数の子画像データ１３を作成するので、並列で処理することができる。さらに線や点が多い画像領域１０に対し、線や点が省略されたり、変形されたりするのを防止できる。また子画像データ毎に異なる画像生成ＡＩ（学習モデル）１６を使用することができる。例えば、背景用、人物用、建物用、田舎風、和風、ヨーロッパ風、朝／昼／夜などの画像領域に描かれている絵の内容を処理するのに適した画像生成ＡＩ（学習モデル）１６を使用することができる。
【0078】
（１５）画像領域を有する画像データから処理画像データを得るために、画像生成ＡＩ１６で処理するための子画像データ１３のデータ構造であって、画像生成ＡＩ１６で処理し、且つ、画像領域１０を区分した複数の子画像領域１２に対応する子画像の画像データ１３ａと、処理子画像データ１４を処理画像データ１５ａに戻すのに用いられると共に画像領域１０における子画像領域１２の配置に関する配置情報８とからなることを特徴としている。
１つの画像領域１０を複数に区分した子画像領域１２のそれぞれを画像生成ＡＩ１６で処理することができる。その上で、複数の処理された子画像領域１４ａから配置情報８に基づいて処理画像領域１５ａを作成することができる。
すなわち並列で処理することができる。さらに線や点が多い画像領域に対し、線や点が省略されたり、変形されたりするのを防止できる。また子画像データ毎に異なる学習モデルを使用することができる。例えば、背景用、人物用、建物用、田舎風、和風、ヨーロッパ風、朝／昼／夜などの画像領域に描かれている絵の内容を処理するのに適した画像生成ＡＩ（学習モデル）１６を使用することができる。
１つの画像領域１０を複数に区分した子画像領域１２のそれぞれを画像生成ＡＩ１６で処理することができる。その上で、複数の処理された子画像領域１４ａから配置情報８に基づいて処理画像領域１５ａを作成することができる。
すなわち並列で処理することができる。さらに線や点が多い画像領域に対し、線や点が省略されたり、変形されたりするのを防止できる。また子画像データ毎に異なる学習モデルを使用することができる。例えば、背景用、人物用、建物用、田舎風、和風、ヨーロッパ風、朝／昼／夜などの画像領域に描かれている絵の内容を処理するのに適した画像生成ＡＩ（学習モデル）１６を使用することができる。
【符号の説明】
【0079】
１ 生成装置
１ａ 生成装置
２ 区分部
３ 分離部
４ 生成部
５ 形成部
６ ユーザ入力情報
７ プロンプト
８ 配置情報
８ａ データＩＤ
８ｂ 分割ＩＤ
８ｃ 座標
９ 外部サーバ
１０ 画像領域
１０ａ コマ
１１ 画像データ
１２ 子画像領域
１３ 子画像データ
１３ａ 子画像領域の画像データ
１４ 処理された子画像データ
１５ 処理画像データ
１５ａ 処理画像領域
１６ 画像生成ＡＩ（機械学習モデル）
１７ 表示部
１８ 入出力部
１９ 座標位置
２０ システム
２１ 通信ネットワーク
２２ データサーバ
２３ ユーザ
２４ 処理画像データの生成方法
２５ 子画像データの製造方法
２６ 枠
３０ ＣＰＵ
３１ メモリ
３２ 記録デバイス
３３ 接続ポート
３４ 通信回路
３５ バスライン
３６ 評価装置プログラム
３６ａ 送信装置プログラム
３７ ブラウザプログラム
３８ ＯＳ
３９ 条件
１ａ 生成装置
２ 区分部
３ 分離部
４ 生成部
５ 形成部
６ ユーザ入力情報
７ プロンプト
８ 配置情報
８ａ データＩＤ
８ｂ 分割ＩＤ
８ｃ 座標
９ 外部サーバ
１０ 画像領域
１０ａ コマ
１１ 画像データ
１２ 子画像領域
１３ 子画像データ
１３ａ 子画像領域の画像データ
１４ 処理された子画像データ
１５ 処理画像データ
１５ａ 処理画像領域
１６ 画像生成ＡＩ（機械学習モデル）
１７ 表示部
１８ 入出力部
１９ 座標位置
２０ システム
２１ 通信ネットワーク
２２ データサーバ
２３ ユーザ
２４ 処理画像データの生成方法
２５ 子画像データの製造方法
２６ 枠
３０ ＣＰＵ
３１ メモリ
３２ 記録デバイス
３３ 接続ポート
３４ 通信回路
３５ バスライン
３６ 評価装置プログラム
３６ａ 送信装置プログラム
３７ ブラウザプログラム
３８ ＯＳ
３９ 条件
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【手続補正書】
【提出日】2023-06-29
【手続補正1】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項1】
画像領域を有する画像データから、所定の処理を施すための画像生成ＡＩを用いて、処理画像領域を有する処理画像データを作成する装置であって、
前記画像領域を複数に区分した子画像領域のそれぞれに対応する複数の子画像データを作成する子画像データ作成部と、
複数の前記子画像データのそれぞれに前記画像生成ＡＩを用いて生成された複数の処理子画像データから、前記処理画像データを作成する処理画像データ作成部とからなる、画像生成ＡＩを適用して漫画等の画像データから処理画像データを作成する装置。
前記画像領域を複数に区分した子画像領域のそれぞれに対応する複数の子画像データを作成する子画像データ作成部と、
複数の前記子画像データのそれぞれに前記画像生成ＡＩを用いて生成された複数の処理子画像データから、前記処理画像データを作成する処理画像データ作成部とからなる、画像生成ＡＩを適用して漫画等の画像データから処理画像データを作成する装置。
【請求項2】
前記画像領域における前記子画像領域の配置に関する配置情報に基づいて、前記処理画像データが作成される、請求項１記載の画像生成ＡＩを適用して漫画等の画像データから処理画像データを作成する装置。
【請求項3】
前記画像生成ＡＩによる処理を行う生成部をさらに備えている、請求項１記載の画像生成ＡＩを適用して漫画等の画像データから処理画像データを作成する装置。
【請求項4】
前記処理が着色処理である、請求項１記載の画像生成ＡＩを適用して漫画等の画像データから処理画像データを作成する装置。
【請求項5】
前記画像領域が複数のコマを含む漫画である、請求項１、２、３もしくは４のいずれかに記載の画像生成ＡＩを適用して漫画等の画像データから処理画像データを作成する装置。
【請求項6】
画像領域を有する画像データから、所定の処理を施すための画像生成ＡＩを用いて、処理画像領域を有する処理画像データを作成するためのコンピュータに実行させる方法であって、
前記画像領域を複数に区分した子画像領域のそれぞれに対応する複数の子画像データを作成させ、
複数の前記子画像データのそれぞれに前記画像生成ＡＩを用いて生成された複数の処理子画像データから、前記処理画像データを作成させる、処理画像データの作成方法。
前記画像領域を複数に区分した子画像領域のそれぞれに対応する複数の子画像データを作成させ、
複数の前記子画像データのそれぞれに前記画像生成ＡＩを用いて生成された複数の処理子画像データから、前記処理画像データを作成させる、処理画像データの作成方法。
【請求項7】
前記画像領域における前記子画像領域の配置に関する配置情報に基づいて、前記処理画像データが作成される、請求項６記載の処理画像データの作成方法。
【請求項8】
前記処理が着色処理である、請求項６記載の処理画像データの作成方法。
【請求項9】
前記画像領域が複数のコマを含む漫画である、請求項６、７もしくは８のいずれかに記載の処理画像データの作成方法。
【請求項10】
画像領域を有する画像データから、所定の処理を施すための画像生成ＡＩを用いて、処理画像領域を有する処理画像データを作成するプログラムであって、
コンピュータに、
前記画像領域を複数に区分した子画像領域のそれぞれに対応する複数の子画像データを作成させ、
複数の前記子画像データのそれぞれに前記画像生成ＡＩを用いて生成された複数の処理子画像データから、前記処理画像データを作成させる、処理画像データの作成プログラム。
コンピュータに、
前記画像領域を複数に区分した子画像領域のそれぞれに対応する複数の子画像データを作成させ、
複数の前記子画像データのそれぞれに前記画像生成ＡＩを用いて生成された複数の処理子画像データから、前記処理画像データを作成させる、処理画像データの作成プログラム。
【請求項11】
前記画像領域における前記子画像領域の配置に関する配置情報に基づいて、前記処理画像データが作成される、請求項１０記載の処理画像データの作成プログラム。
【請求項12】
前記処理が着色処理である、請求項１０記載の処理画像データの作成プログラム。
【請求項13】
前記画像領域が複数のコマを含む漫画である、請求項１０、１１もしくは１２のいずれかに記載の処理画像データの作成プログラム。