【画伯AI】GPTやClaudeに「色鉛筆コード」でモナ・リザを描かせた結果
投稿日時: 2026/07/22 06:13
■ 概要・編集部サマリー
1. 【背景・LLM描画コードによるモナ・リザ再現実験】画像生成 AI を使わず LLM（Claude 3.7, GPT-5, Grok等）に 2D 描画コードを書かせて名画を描かせる比較実験が公開されました。 2. 【焦点・空間幾何学と色ストローク計算能力の比較】キャンバス上の X-Y 座標や RGB 色彩計算を純粋なテキストプロンプトと思考能力だけでプログラミングさせる空間評価手法を提示しています。 3. 【評価・Claude3.7の圧勝とGrokの超画伯な抽象画】SVG や CAD 生成にも繋がる圧倒的な空間認識パフォーマンスに対し、AI コミュニティから大絶賛が集まりました。
■ テキストモデルに「描画コード」を実行させる空間知能テスト
画像データを直接生成するのではなく、「キャンバスの特定 X-Y 座標に指定した RGB カラーで線分や曲線を引く」というコードプログラミングを通じて絵を描かせる独創的なベンチマーク手法を解き明かしています。
モデルが頭の中で空間空間の広がりや光の陰影をどのように数値表現するかが示されました。
■ Claude 3.7 の精密作画と Grok の抽象画によるモデル格差
数千行に及ぶ描画関数と繊細な色ストロークの計算により、背景の山並みや衣装の陰影を見事に表現した Claude 3.7 の圧倒的パフォーマンスを整理しました。
一方で大雑把な幾何学配置にとどまったモデルとの明快なコントラストが示され、SVG や CAD データの自動生成におけるモデル適合性の知見が評価されています。
■ 言語モデル内部に眠る「世界モデル（World Model）」の証明
単なるテキストの次トークン予測を超え、視覚的空間の構造をコードの形で再構成できる LLM の内部幾何学知識に対し、全世界の AI リサーチャーや開発者から驚嘆の声が集まっています。
AI の新しい評価軸を切り開く一級のビジュアル技術実験として称賛されています。
海外掲示板の反応・まとめ
■ 実験『AI Drawing Arena』の紹介。LLMへの2D描画コード実行とモデル別のモナ・リザ再現度が語られています。
画像生成AIじゃなくて、LLM（Claude 3.7やGPT-5）にPythonのデジタル色鉛筆API使わせて『モナ・リザを描け』ってコード吐かせた実験サイト AI Drawing Arena 面白すぎるだろw
>>2 結果見たけどClaude 3.7が圧勝してて草。顔の陰影とか背景の山並みを、数千行の描画関数とRGBカラー計算のコード書いて再現してるの頭おかしいレベルの空間認知能力だわ。
>>3 逆にGrokが描いたモナ・リザが画伯すぎて大爆笑したw 抽象画みたいな謎の紫の物体になっててLLMごとに絵心（幾何学計算力）の差がありすぎる。
>>4 画像を直接出力するんじゃなくて『キャンバスの(X,Y)座標にこの色で線を引く』っていうプログラミングを通して絵を描かせるアプローチ、LLMの空間思考を測るテストとして天才的だな。
SVGとかCADデータ生成させる時にClaudeが圧倒的に強い理由がこの実験でよく分かったわ。
見てるだけでワクワクする素晴らしいAI比較ベンチマークだった。
Python 2Dグラフィックスライブラリ（Pillow/matplotlib）のコード生成。
グラデーションと光の屈折をプログラミングする空間表現。
モデルの思考パラメータ（Reasoning Tokens）量と作画密度の相関。
海外のコミュニティでも『Claudeはアーティストの魂を持ってる』って海外のAIファン達が大はしゃぎしてるぞ。
幾何学座標系におけるLLMの視覚化ベンチマーク（Spatial Perception）。
HTML Canvas APIおよびSVGパース処理での実用可能性。
ベンチマーク結果のオープンソースコードと対話ログの全公開。
言葉で絵を描く技術。テキストLLMの中に眠る素晴らしい空間認識能力の未来を感じたな。