生成AIパスポート 用語集生成AIの仕組みと生成モデル
拡散モデルとはかくさんもでる
拡散モデルの意味
拡散モデルとは、画像などのデータに少しずつノイズを加えていく過程を学習し、その逆に、ノイズだらけの状態から少しずつノイズを取り除いていくことで新しいデータを生成する生成モデルです。Stable Diffusionをはじめとする多くの画像生成AIの基盤となっている技術で、GANやVAEと並ぶ代表的な生成モデルです。
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詳しい解説
拡散モデルの学習は2つの段階で考えるとわかりやすくなります。まず、きれいな画像に段階的にノイズを足していき、最終的に砂嵐のような画像にします（拡散過程）。次に、AIは「ノイズを1段階分取り除くにはどうすればよいか」を学習します（逆拡散過程）。
生成するときは、ランダムなノイズから出発し、学習した「ノイズ除去」を何度も繰り返すことで、意味のある画像を浮かび上がらせます。文章で指示（プロンプト）を与えると、その内容に沿うようにノイズ除去が誘導されます。Stable Diffusionは、VAEで圧縮した潜在空間の中でこの処理を行うことで、計算量を抑えています。GANに比べて学習が安定しやすく、多様な画像を生成しやすい点が特徴とされます。
試験のポイント
拡散モデルの確認問題（○×）
拡散モデルは、生成器と識別器の2つのネットワークを競わせることで画像を生成する。
答えと解説を見る
答え：×
それはGANの仕組みです。拡散モデルはノイズを段階的に取り除くことでデータを生成します。
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