Hugging Faceが水彩画AIの再現実験を公開。コードを書くモデルが筆を持つ意味

水彩動画から公開実験へ

Hugging Faceの公式ブログで、Sergio Paniego氏が水彩画AIの再現実装を公開しました。公開日は2026年9月3日です。

出発点は、Surya Narreddi氏が8月23日に投稿した水彩動画でした。言語モデルが描いた水彩画として話題になり、ブログ執筆時点で再生は150万回超とされています。

今回の価値は、きれいな絵の披露だけではありません。アイデアをHugging Face上でたどれる実験にした点です。

画像ではなくコードが筆になる

ここでモデルが出すのは完成画像ではありません。p5.brush（p5.jsに水彩のにじみや紙の質感を足すライブラリ）を動かすJavaScript（ブラウザなどで動くプログラム言語）です。

つまり、AIは絵を直接吐き出すのではありません。絵を描く手順そのものを書きます。

モデルの出力は、およそ150行のプログラムとして読めます。人が手直しして、もう一度走らせることもできます。

使えるp5.brushの命令は10種類に絞られました。線やハッチングなどを外し、水彩らしさが崩れにくい範囲に狭めています。

好みを点数に変える

この実験の中心は、強化学習（点数でAIのふるまいを育てる方法）です。数学のような正解ではなく、美しいかどうかを報酬関数（AIへの採点ルール）にします。

採点は4つの要素で組まれています。コードが動くか、長さが十分か、参照作品に勝てるか、HPSv3（人の好みを学んだ評価モデル）のスコアが高いかです。

ここで面白いのは、好みが人の作業から来ることです。参照プールに何を入れるかで、AIが目指す美しさが変わります。

全部がHugging Face上でつながる

再現実装は、Hugging Faceの複数の仕組みをまたいで動きます。訓練だけでなく、描画環境、採点、成果物の保存まで同じ基盤に置かれています。

・訓練はJobs（Hugging Face上で計算処理を走らせる機能）で行います。

・描画環境とスコアラーはSpaces（AIアプリやデモを公開する場所）として動きます。

・比較判定はInference Providers（複数の実行事業者を通じてモデルを呼ぶ仕組み）を使います。

・成果物はHub（モデルやデータを置く共有基盤）に集められています。

2つのSpacesを用意すれば、レシピはコマンド1つで起動できる形です。環境とスコアラーモデルを複製し、2つの環境変数を入れて実行します。

公開済みだが完成サービスではない

読者が気になるのは、すぐ使えるのかという点です。この件は、一般向けのお絵かきサービス開始ではありません。

再現用の部品は公開済みです。一方で、完成アプリの提供開始日や定額料金は発表に書かれていません。

実験結果が示したもの

参照プールは178点の水彩画で作られました。すべてAI生成で、iNaturalistの公開ライセンス写真をもとにしたハイビスカスです。

訓練は3つの配合で比べられました。hps-onlyは60ステップ、judge-ledとhps-ledは110ステップで止められました。

平均報酬は、judge-ledで0.45から0.72へ上がりました。hps-ledでは0.57から0.82へ伸びています。

ただし、学んだのは万能の美術ではありません。参照プールが一つの花に寄ると、AIもその花に寄ります。