父は2022年の春に亡くなりました。膵臓がん、診断から11週間でした。父は写真を撮られるのを嫌う物静かな人だったので、葬儀のプログラムに使う写真を選ぼうと家族で集まったとき、この10年の父の写真は選べるものでせいぜい15枚ほどしかありませんでした。ピントが合っていたのは2枚。どれも父らしくは見えませんでした。
結局使ったのは2018年の結婚式の1枚でした。父はカメラの外の何か — たぶん走り抜けていく子どもだったと思います — を見ていて、その口元はちょうど表情の合間で止まっていました。母はその夜こう言いました。「これは父さんじゃない」と。母は正しかった。でも、それが手元にある中で一番のものでした。
それから18か月間、私は本人らしさを保つ拡散モデルの仕組みを学びました。まずInstantID、次にPuLID、そして初期のFlux-Kontext系統です。職業上の理由もありました。私はDuoPortraitを作っていたのです。けれど、個人的な理由もありました。たとえどんなカメラもその表情を捉えていなかったとしても、私が覚えているままの父の、良い1枚を作りたかったのです。
これは、それを丁寧に行うことについて私が学んだことです。今ではこうした質問がほぼ毎週のように私の受信箱に届きますし、「亡くなった大切な人のAI修復」についてネット上に書かれていることのほとんどは、技術的に間違っているか、感情的に無神経かのどちらかだからです。
まず、誰も書かないこと
ピクセルの話をする前に。どうか、これを始める前に一度立ち止まってください。
もういない人の写真には、特別な重みがあります。それは、この世界が認識できる、残されたわずかな痕跡のひとつです。その人の新しい画像を作るなら — たとえ美しく、真実味のある画像であっても — あなたは昨日まで存在しなかった顔を家族の記録に持ち込むことになります。家族の中には、それを慰めと感じる人もいるでしょう。戸惑いを覚える人もいるでしょう。中には、何か月もうまく言葉にできないような痛みを感じる人もいるかもしれません。
私は父の写真を作り、母に見せるまで2週間待ちました。見せたとき、母は泣き、そしてこう言いました。「ありがとう。もう作らないで」と。私は作っていません。
これが、今、尋ねてくる友人たちに私が伝えるルールです。1枚だけ作る、連作にはしない。 その人がどんな人だったかを称える瞬間の、慎重に選ばれた1枚の画像を。スライドショーでも、空想の人生でもなく。悲しみにこれ以上の材料は要りません。必要なのは、心を休められる1枚の良い静止画です。
特定の家族の誰かがこれの存在を望むかどうか少しでも疑いがあるなら — 電話して尋ねてください。喪に服している人を、その悼む相手の顔で驚かせてはいけません。
アメリカ心理学会の悲嘆における継続する絆についてのガイドは、始める前に読む価値があります。特に喪失が最近のものである場合は。
技術的な部分
「AI写真修復」という言葉で人が意味することは、たいてい3つの異なるものに分かれます。
- 既存の傷んだ写真を修復する。 傷、退色、低解像度。
- 小さい、または低品質のファイルにしか残っていない写真を再現する。 2003年の480×640のJPEG。
- 一度も撮影されなかった場面の、その人の新しい写真を生成する。 亡くなった後に生まれた孫を抱く祖父母。
それぞれに異なる倫理的・技術的な重みがあります。順を追って説明します。
1. 傷んだオリジナルの修復
これが最も簡単で、道徳的に最も複雑でないものです。写真はすでに存在しており、あなたは傷、ほこり、色あせ、乳剤の損傷を取り除くだけです。その人の顔は変わりません。
現代のオープンソース修復は、ほとんどの場合プロのサービスを必要としないほど優れています。GFPGANとReal-ESRGANは、家族のアルバム作業の90%をきれいに処理します。スキャンをアップロードすると、モデルが損傷を取り除いて顔をシャープにし、同じ人物がより高い忠実度で戻ってきます。
ここでの規律はこうです。修復は一度だけ、オリジナルは別に保存する、写真を繰り返し「改善」しないこと。最初の修復はたいてい忠実です。3回目になると、その人本人というより、モデルが考えるその人のイメージのように感じられ始めます。
2. ごく小さい、または低品質のファイルからの再現
ここが繊細になるところです。もしある人の唯一の写真が320×240のJPEGだとしたら、本人らしさを保つモデルは、その人に「似ている」2048×2048版をもっともらしく生成できます。しかしモデルは、カメラが一度も記録しなかったピクセルを発明しているのであり、それらの発明されたピクセルは、その人の肌、髪、瞳の色がどうだったはずかについての推測です。
私が使う規則はこうです。作業する元ファイルの最小ラインは、両目、口の端、鼻筋がはっきり見えるもの。 元画像が低解像度すぎてモデルが目の形を推測しているなら、あなたはその人を修復しているのではありません。その人がどんな人だったかをモデルに決めさせているのです。それが境界線です。
色も注意すべきもうひとつのポイントです。元画像が経年で強く黄ばんだりシアンに転んだりしている場合は、まず同じ時代の参照写真をもとに手作業で色補正してください。1978年のプリントをモデルに自分で「ホワイトバランス」させてはいけません。肌の色を間違えて推測し、その姿が目から離れなくなります。
3. 新しい写真の生成
「亡くなった人のAI修復」と言うとき、ほとんどの人が実際に望んでいるのはこれです。厳密には修復ではなく — 生成です。一度も撮影されなかった場面での、その人の新しい画像。生きて見ることのなかった結婚式で、亡くなった後に生まれた孫を抱いて、訪れることのなかった家のポーチで。
苦労して得たいくつかの原則があります。
- 空想ではなく、瞬間を選ぶ。 「土曜の朝、コーヒーを手にした父」は、正直な何かを生み出します。「天国でひ孫に会う父」は、モデルが何かおかしいやり方でレンダリングするものを生み出します。なぜなら、後者のプロンプトにモデルは正直な参照を持っていないからです。
- 最も見栄えの良いものではなく、手元にある最良の参照写真を使う。 モデルは見たものを保ちます。参照写真でその人が緊張していたり具合が悪そうだったりすれば、出力もそれを引きずります。その人が調子の良い日の、その人らしく見える参照を選んでください。
- その人が実際に好きだった時間帯で生成する。 父は朝型でした。私が残した父の姿は朝の光の中にあります。彼を無理にゴールデンアワーの夕方の光の中に押し込んでいたら、技術的には美しくとも感情的には間違った姿が生まれていたでしょう。
- 服はその人の服であるべき。 その人が実際に着ていたシャツの種類を描写してください。ありふれたリネンのスーツでレンダリングされた祖父は、別の誰かです。週末に着ていた柔らかいフランネルの祖父は、その人本人です。
2026年において、これに最も信頼を置いているのはInstantID + Flux-Kontextの組み合わせです。低い参照解像度でも顔の幾何を強く保ち、一部の初期のモデルのように肌の質感を過剰になめらかにしません。（なめらかにされた肌は、家族にはほぼ即座に「AI」と読まれます。毛穴や小さなしわこそが、顔を本物だと感じさせるものなのです。）
写真ができた後にすること
1部だけ印刷してください。裏に日付を書いてください。元のファイルは、オリジナルの参照写真と一緒に保管してください。誰が見るかを考えずに公開で投稿しないこと — きょうだいの悲しみはその人のものであり、公開のFacebook投稿は、親の顔と再会したかったやり方ではないかもしれません。
私は父の肖像を、本棚の2018年の結婚式の写真の隣の小さな額に入れています。額は同じものです。部屋に入ってきた人がまず気づくのは、今でもたいてい結婚式の写真のほうです。葬儀のプログラムで覚えているのがそれだからです。新しいほうは、私のためのものです。
これを試してみたい方へ
DuoPortraitには、まさにこの用途のために設計された追憶モードがあります。インターフェースは標準のフローよりも静かです — 絵文字もなく、感嘆符もなく、ゆっくりとした言葉づかい。その人の参照写真を1枚アップロードし、場面を選び、印刷解像度の1枚の画像を受け取ります。最初の1枚は無料です。元ファイルは7日後に削除されます。写真がいかなるモデルの学習に使われることもありません。
このモードを作ったのは、標準の「AIフォトシュート」の調子が、人々がこうしたツールを実際に使っている目的には合っていなかったからです。悲しみには、もっとゆっくりしたインターフェースがふさわしいのです。
悲しみと、その中での画像の役割についてもっと読みたい方には、Modern Lossのエッセイ集が、このテーマについて私が知る限り最良の文章です。2022年に私が読んだものです。
どうか、ご自分を大切に。もし1枚作るなら、1枚だけにしてください。
Mia Tanaka はポートレート写真家であり、ビジュアルAIデザイナーです。彼女自身の、写真と喪失をめぐる家族の経験のあとに DuoPortrait を立ち上げました。
