画像機能

最終更新日： 2025年3月26日

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画像の特徴は、Insights での分析に使用される、画像内の個別のわかりやすい要素やパターンを表します。 これらの機能は、視覚的なコンテンツを分類して理解するのに役立ち、より正確で詳細なインサイトを可能にします。 スタイル、色、オブジェクトなどのさまざまな属性を識別することで、AI は画像の包括的な分析を提供し、より良い意思決定と戦略の策定に役立ちます。

スタイルの検出

画像スタイル を決定することは、他の画像特性を識別するための基盤となります。 AI が適切な解析手法を適用し、関連性の高い特徴を認識することで、画像をより包括的に理解することができます。 各スタイルには、画像の認識および分析方法に影響を与える明確な視覚的特性があります。

画像スタイルが photograph として識別された場合、AI は camera settings、camera proximity および Photography genres の追加の特性を分析します。 これらの特性は写真に固有のもので、画像の構成と品質に関するより深い洞察を提供します。 Adobeの 28 種類の写真スタイル写真について学ぶ を参照し、人気のある写真の種類と基本的な用語について学びます。

画像スタイルが sketch または digital cartoon として識別された場合、異なる特性セットが関係する可能性があります。 この階層的アプローチにより、分析のコンテキストが正確になり、調査する画像のタイプに合わせて調整されます。

画像機能を検索

特定の属性カテゴリの画像を表示するには:

  1. Insights ​で、属性 ​ビューを選択します。

  2. 「イメージ」を選択して、テーブル表示を変更します。

  3. 属性カテゴリ リストから、Scenes などの画像機能を選択します。

  4. そのカテゴリを共有する画像の詳細ビューの属性を選択します。

    例えば、Scenes カテゴリは、属性として restaurant を持つ場合があります。

  5. 属性の詳細 ページには、この属性を持つすべての画像が一覧表示されます。

次の表に、GenStudio for Performance Marketing AI で認識される画像の機能カテゴリを示します。 メディアコンテンツについて検出された属性リストは、すべてを網羅しているわけではありません。 豊富な機能セットを含むメディアは、AI によって特定された 3 つの最も支配的な機能に制限される場合があります。

カテゴリ説明例
注意分布ビューアの注意のレベルは、画像に広がり、画像の様々な領域がどのくらいフォーカスを受け取るかを示します。 高い値に設定すると、焦点を合わせる領域が 1 つもなくなり、低い値に設定すると、1 つまたは 2 つの焦点位置に視聴者の注意が引かれます。

high、medium、low

左側に low 分布の例、右側に high 分布の例：

低分布および高分布のボールプレイ

カメラアングルカメラが被写体を捉える遠近感は、見る人のイメージやイメージの見方を左右します。 画像スタイルが photograph の場合、この特性が識別されます。

Low angle、High angle、Eye level、Overhead view、Dutch angle、Bird's eye view

eye level の例：

眼の高さ

カメラ設定最終的なイメージの外観と画質に影響する、カメラのコントロールの特定の調整と設定。 画像スタイルが photograph の場合、この特性が識別されます。

Fast shutter speed, Long exposure, Bokeh blur, Motion blur, Tilt-shift blur, Flash, Wide-angle, Black and white, Surreal, Double-exposure, Macro, Normal mode

macro 設定の例：

マクロクローズアップショット

カラーとトーン

画像内のカラーと色調の品質。 異なる画像レイヤーの 40 色の事前定義済みセットから最大 3 色を識別します。

前景色 – 画像の前面レイヤーの色
​ 背景色 ​– 画像の背面レイヤーの色

カラー値：Red、Dark Red、Green、Bright Green、Dark Green、Light Green、Mud Green、Blue、Dark Blue、Light Blue、Royal Blue、Black、White、Off White、Gray、Yellow、Dark Gray、Silver、Cream、Magenta、Cyan、Mustard、Khaki Brown Dark Brown Violet Pink Dark Pink Maroon Tan Purple Lavender Turquoise Plum Gold Emerald Orange Beige Lilac Olive
色温度画像内の色の一般的な暖かさや涼しさを表します。トーンまたは温度の値：warm、cool、neutral
カラーおよびクールなトーン
コンテンツ密度

画像内の視覚要素と詳細の集中。視覚空間にどれだけの情報が詰められているかを示します。

画像の様々な領域に視聴者の焦点がどのように広がっているかを測定する注意分布とは異なり、コンテンツ密度は、存在する視覚情報の量に焦点を当てます。 コンテンツ密度が高いほど、存在する要素が多くなります。

high、medium、low

左側の low 密度と右側の high 密度の例：

低密度および高密度のボールプレイ

画像スタイル写真やスケッチなどの画像の視覚的処理。 AI が画像スタイルを判断すると、他の特性が識別される場合があります。 例えば、画像が写真の場合、カメラ設定、カメラの近接性、照明条件が適用される場合があります。

Photograph, Sketch, Painting, Digital cartoon, Infographics, Graphic design, Collage, Software screenshot

digital cartoon 画スタイルの例 漫画イメージスタイル

照明条件イメージ内の光の質と特性を表し、そのムード、トーン、可視性に影響を与えます。

Golden hour, Blue hour, Midday, Overcast, Night, High-key, Low-key, Daylighting, Incandescent, Fluorescent, Colorful, Studio

条件 daylighting 例：

昼光条件

オブジェクト画像を構成する 1 つ以上の項目、エンティティ、要素を識別します。

値が多すぎますが、例えば、backpack、book、hawk、glasses、fish、pencil、mountain bike、soap などがあります

toucan オブジェクトと bird オブジェクトの例：

bird, toucan object

オリエンテーション幅と高さに対する画像の配置。 高さより幅が広い（横）、高さより高い（縦）、幅と高さが等しい（正方形）のいずれかを検出します。

landscape、portrait、square

square 向きの例：

正方形スケッチ

ユーザー1 人以上の人物が存在する場合、1 つ以上の属性がその人物または画像内の人物を説明できます。

person、woman、man、girl、boy、social group、kid、crowd、people

woman と person のカテゴリに含まれる人物の例：

カメラを持つ人

写真ジャンル画像のキャプチャに使用する被写体やテクニックを検出します（例：abstract または landscape）（横向きと同じではありません）。

Architecture, Astro, Landscape, Pet, Interior, Wildlife, Night, Cityscape, Seascape, Underwater, Storm, Adventure sports, Fashion, Portrait, Sports, Food, Street, Event, Lifestyle, Commercial, Group Abstract Minimalist Composite,

詳しくは、 撮影の種類を参照してください。

シーン画像内の設定または環境を識別し、画像がキャプチャされた場所や表示された場所のタイプに関するコンテキストを提供します。

値が多すぎますが、例えば、lake、underwater、highway、hill、log cabin、island、beach、lounge などがあります

snow、sky、winter、mountain のシーンがヘルメットに反射する例：

冬の雪のシーン

被写体距離カメラと画像の被写体との間の距離。

close up、mid shot、long shot

closeup shot の例：

クローズアップショット

スタイルLightroomやPhotoshopで使用される視覚的処理を画像要素に適用します。

design, illustration, logo, square, cartoon, art, circle, circular

circular スタイルの例：

サンゴ礁における円形の入り口

タグ特定の分類に該当しないその他の画像特性を検出します。 タグは、画像に関する追加のコンテキストとメタデータを提供します。 例えば、AI が画像内の helmet および motorobike オブジェクトを検出し、タグとして riding を含めることができます。

値が多すぎますが、例えば、construction、gothic、healing、military、selfie、football、typing、dancer、dancing などがあります

dancer タグと dancing タグの例：

舞踊及び舞踊家用

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