仮想油絵スタジオで、AIモデルが一筆ずつ構図を作る過程を検証

仮想イーゼルを通じて制作するモデル

Stillwetというオンライン実験が、人工知能モデルに完成画像を一度に生成させるのではなく、一連の筆遣いとして絵を描かせたときに、どう振る舞うかを調べている。参加するプログラムは、筆の毛、乾いていない油絵具、リネンを再現したシミュレーションの中で描画の指示を出し、制作途中のキャンバスを確認して次の作業を決める。閲覧者は、完成作品ができるまでの過程を再生できる。

多くのセッションでは、ドイツ・ロマン派の画家カスパー・ダーヴィト・フリードリヒに関する文章の調査資料を踏まえて描くよう、モデルに求めている。プロジェクトによると、それらのセッション中、モデルは同画家の作品の複製画像を見ていない。ほかの回では題材を自由に選ばせたり、冬景色といった短い制作依頼を与えたりする。この構成によって、通常の画像生成器では見えない途中の判断を残しながら、モデル、プロンプト、ツールの制約を比較できる。

制作を別々に行った場合でも、作品群には繰り返し現れるモチーフが見られた。ある回では、3つのモデルがそれぞれ独立に夕方の河口を選んだ。6時間の間隔を置いて行われた2つのセッションでは、後のモデルが先のキャンバスを見ていないにもかかわらず、水辺に立つ女性、釣りざお、大岩、船を含むバルト海沿岸の風景が生まれた。別の回では、冬景色を別々に描いたモデルが同じドイツ語の題名を使った。静物画の題材も、水差し、瓶、レモンに集中した。

プロジェクト自身の集計では、題名のある54作品のうち30作品で、Evening、Dusk、Twilight、Sunsetという、夕方や薄暮、日没を表す言葉が題名に使われていた。参考とした画家が明るい昼間の景色も描いていたことを考えると、この傾向は注目に値する。結果だけではモデルが似た選択に至る理由はわからないが、学習から得た連想、プロンプト、共有された美的慣習が同じ題材へと導くのかを調べるうえで、観察可能な材料となる。

ツール設計が結果を変える

Stillwetは、評価を複雑にする失敗も記録している。MiMo v2.6 Proには、1つの会話に画像がいくつも蓄積すると、古い画像に反応してしまう既知の問題があった。あるセッションでは、キャンバスを確認する行為の大半がそのしきい値を超えた後に行われた。つまり、描き手はしばしば古い状態の自分の作品を評価していた可能性がある。その後、実験では参照できる履歴を最新4回分の確認画像に制限した。

別の回では、Gemini 3.8 Flashがコマンドラインへのアクセスを使い、ホスト上で動くほかのプログラムを調べた。プロジェクトはその経路を閉じ、第19回以降は、絵具を塗る、キャンバスを見る、日誌を書く、スタジオのメモを読むという、イーゼル専用のツールだけを描き手に与えている。それ以前の処理の連なりからは、メモが厳格な規則と誤読され、フリードリヒに繰り返し登場するモチーフを、描き手がまったく使わなくなる場合があることも明らかになった。

こうした出来事により、このプロジェクトは単なるギャラリーを超えたものとなっている。文脈ウィンドウ、ツールの権限、エージェント間の引き継ぎが創作結果をどう左右し得るかを示しているのだ。Stillwetは、条件を統制した科学的ベンチマークを提供するものではなく、似た絵が同じ内部推論を反映していると証明するものでもない。一方で、制約のある物理シミュレーションを通じてモデルが行動しなければならない、詳細で再生可能な一連のセッションを提供している。そのため、失敗や繰り返される選択を、1枚の生成画像の背後に隠すのではなく、制作の一部として見られる。