写真編集用語集
写真編集、AI画像処理、デジタル写真の主要用語をわかりやすく解説します。
Object Removal
オブジェクトの削除
写真から不要な要素を削除しながら、その後ろの領域を再構築するプロセス。
修復
周囲のコンテキストから新しいピクセル データを合成することによって、画像の欠落または破損した領域を埋める技術。
コンテンツに応じた塗りつぶし
選択した領域を周囲の画像と一致するコンテンツで自動的に埋める編集機能。
クローンスタンプ
画像のある領域からピクセルをコピーし、別の領域にペイントする手動編集ツール。
癒しのブラシ
サンプリングされたピクセルをターゲット領域とブレンドし、テクスチャと照明を自動的に一致させるレタッチ ツール。
マスキング
ピクセルを永久に削除せずに、画像レイヤーの一部を非表示にしたり非破壊的に表示したりする手法。
選択ツール
対象を絞った編集操作のために画像の特定の領域を iso__遅らせる編集ツール。
フェザリング
選択範囲またはマスクのエッジに適用されるソフト トランジション。選択した領域と選択されていない領域の間に段階的なブレンドを作成します。
エッジ検出
コントラスト、色、またはテクスチャの変化に基づいて、画像内の個別の領域間の境界を識別するアルゴリズム。
なげなわツール
ユーザーがオブジェクトまたは領域の周囲にカスタム選択境界をrawできるようにするフリーハンド選択ツール。
Background
背景の除去
主要な被写体を背景から分離し、背景を削除または置き換えるプロセス。
透明な背景
目に見える色のない画像の背景。被写体を他の背景や表面に配置できます。
アルファチャンネル
各ピクセルの透明度情報を保存する画像内の追加データ チャネル。
クロマキー
画像またはビデオから特定の色 (通常は緑または青) を削除して、別の背景に置き換える手法。
背景の置き換え
既存の背景を削除し、新しい画像、色、または生成されたシーンで置き換えるプロセス。
マット
写真のどの部分が表示され、どの部分が非表示になるかを定義するグレースケール画像で、合成に使用されます。
切り取る
背景からiso化された被写体の画像。通常は透明な背景で保存されます。
合成する
複数のソースからの視覚要素を 1 つのまとまりのある画像に結合するプロセス。
前景の抽出
画像内の背景から主要な被写体を識別し、iso分類するプロセス。
Enhancement
画像補正
シャープネス、明るさ、色、ディテールを調整して写真の視覚的な品質を向上させるプロセス。
アップスケーリング
既存のピクセルを単に拡大するのではなく、意味のある詳細を追加しながら画像の解像度を高めます。
超解像
欠落している細部を推測することで、低解像度の入力から高解像度の画像を生成する AI 技術。
ノイズ除去
実際の画像のディテールを維持しながら、写真からランダムな視覚的ノイズ (粒状) を低減するプロセス。
研ぐ
エッジのコントラストを高めて、画像の細部をより鮮明に、より鮮明に見せる強調技術。
Color Correction
正確で自然な色の再現を実現するために、画像の色を調整するプロセス。
ホワイトバランス
光源の色温度を補正することにより、写真内で白いオブジェクトが真に白く見えるようにする色調整。
暴露
画像の全体的な明るさ。キャプチャ中にカメラ センサーに到達した光の量によって決まります。
対比
画像の最も明るい領域と最も暗い領域の間の明るさの差の範囲。
HDR
ハイ ダイナミック レンジ — 標準の写真よりも広範囲の明るさレベルをキャプチャまたはシミュレートする技術。
ダイナミックレンジ
カメラセンサーまたはディスプレイがキャプチャまたは再現できる最も明るい領域と最も暗い領域の比率。
AI & Machine Learning
ジェネレーティブフィル
周囲の視覚的なコンテキストに基づいて、選択した領域を埋める新しい画像コンテンツを作成する AI 機能。
生成AI
既存のデータを単に分析するのではなく、新しいコンテンツ (画像、テキスト、オーディオ、ビデオ) を作成する人工知能システム。
普及モデル
生成 AI の一種で、学習したパターンに従って、ランダムな開始点から徐々にノイズを除去して画像を作成します。
ニューラルネットワーク
生物学的な脳の構造にインスピレーションを得たコンピューティング システム。情報を層状に処理する相互接続されたノードで構成されます。
ディープラーニング
多くの層を持つニューラル ネットワークを使用して大規模なデータセットから複雑なパターンを学習する機械学習のサブセット。
画像の分割
画像を個別の領域に分割するプロセス。通常は、さまざまなオブジェクトまたは領域を識別してラベルを付けます。
意味の理解
AI システムは、ピクセル パターンだけでなく、画像内にどのようなオブジェクトやシーンが描かれているかを理解できます。
テキストから画像へ
書かれたテキストの説明（プロンプト）から画像を生成するAI技術。
上塗り
既存のシーンを継続する新しいコンテンツを生成することで、画像を元の境界を超えて拡張する AI 技術。
迅速なエンジニアリング
AI 画像生成モデルを望ましい視覚的出力に導くために、正確なテキストの説明を作成する実践。
画像から画像へ
既存の画像を参照として使用し、特性を変更した新しい画像の作成をガイドする AI 生成手法。
ControlNet
拡散モデルに空間調整を追加するニューラル ネットワーク アーキテクチャにより、生成された画像構造の正確な制御が可能になります。
スタイル転送
ある画像の芸術的なスタイルを別の画像のコンテンツに適用し、両方を組み合わせた新しい画像を作成する AI 技術。
顔検出
画像内の人間の顔を特定して位置を特定し、ターゲットを絞ったポートレート調整を可能にする AI 機能。
深さの推定
1 枚の 2 次元写真からシーン内のオブジェクトの 3 次元距離を推定する AI 技術。
即時重み付け
AI 画像生成で特定の単語を強調または非強調する技術は、出力への影響を制御するよう促します。
画像の修復
周囲のコンテキストに基づいてもっともらしいコンテンツを合成することによって、画像の欠落または損傷した領域を再構築する計算プロセス。
画像合成
大規模なデータセットでトレーニングされた AI モデルによるまったく新しい画像の生成。ノイズ、テキスト、その他の入力からフォトリアリスティックまたは芸術的なビジュアルを生成します。
スマートクロpping
AI を活用した自動 cropping は、画像の最も重要な領域を特定し、特定のアスペクト比に合わせて最適にフレーム化します。
General Photography
解決
画像内のピクセル数。通常は幅×高さで表されます (例: 3000×2000 ピクセル)。
DPI
インチあたりのドット数 — 印刷出力の 1 直線インチにどれだけのインク ドットが収まるかを示す印刷解像度の尺度。
ピクセル
単一のカラー値を含む、デジタル画像のアドレス可能な最小の要素。
アスペクト比
画像の幅と高さの比例関係。16:9 や 4:3 などの比率で表されます。
圧縮
ピクセル データをより効率的にエンコードすることで画像ファイルのサイズを削減するプロセスですが、場合によっては品質が犠牲になります。
ロッシーとロスレス
2 つの圧縮アプローチ: 非可逆圧縮では、小さいファイルの一部のデータが永久に破棄されます。ロスレスでは、すべての元のデータが保存されます。
RAW 形式
カメラ内処理や圧縮を行わずに、カメラ センサーによってキャプチャされたすべてのデータを保存する未処理の画像形式。
メタデータ
画像ファイル内に保存されている、画像のプロパティ、キャプチャ設定、およびコンテキストを説明する情報。
EXIF データ
Exchangeable Image File Format — カメラの設定、日付、場所、技術的な詳細を画像ファイル内に保存するメタデータ規格。
色空間
画像が表現できる色の定義された範囲。これにより、使用可能な色の色域が決まります。
ビット深度
ピクセルごとの各カラー チャネルを表すために使用されるビット数。これにより、可能なカラー値の総数が決まります。
ヒストグラム
シャドウ (左) からハイライト (右) まで、画像内の輝度値の分布を示すグラフ。