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扩散モデルとは：基本概念を平易に解説 最近、ジェネレーティブAI（生成AI）の文字生成、画像生成、音声生成、ビデオ生成などのアプリケーションの普及が著しく、中でも扩散モデルは画像生成の最先端技術として注目を集めています。このモデルは2015年に初めて提案され、その後DALLE、Midjourney、CLIPなどの有名なAIモデルの核心テクノロジーとなっています。 物理的な拡散過程とそのアナロジー 物理における扩散とは、透明な水グラスに黄色の液体を少しずつ加えることで液体全体が徐々になじんで黄味を帯びる現象を指します。これを「前向き擴散」と呼び、逆方向に進めることで元の清水状態に戻す逆拡散は非常に困難です。逆扩散には高度な手法が必要であり、これはAIの世界でも同様です。 機械学習における扩散 画像の扩散では、高品質な犬の写真にランダムノイズを加えることで、犬の形状が次第に不明瞭になり、最終的に全く認識できない状態になります。この過程を「前向き擴散」と呼びます。各画素にガウス分布からサンプリングされた値を加える操作を繰り返し行うことで、画像全体にノイズが蓄積されます。 逆扩散の目的は、ノイズの混ざった画像から元の画像を再構築することです。前向き擴散の途中の画像を用いて、それより一つ前の段階の画像を再構成できるようにニューラルネットワークを訓練します。通常、平均2乗誤差（MSE）などの損失関数を用いて、推定画像と実際の画像との差を測定します。 扩散モデルのアーキテクチャ 前向き擴散： 1. 各画素にガウス分布からサンプリングした小さな値を加えてノイズ化。 2. 繰り返し行われ、数百ステップ後には純粋なノイズだけになる。 逆擴散： 1. ノイズの加わった画像の前のステップの画像を予測。 2. 予測ノイズを減じることで元の画像を再構築。 3. ノイズ予測と画像再構築のどちらもモデルが習得しますが、前者の方が簡単です。 モデル設計の詳細 イテレーション数： - イテレーション数が多いほど、隣接するステップの画像の違いが小さくなり、学習が容易になりますが、計算コストが上がります。 - 逆に少ない方が訓練速度は速いですが、滑らかな遷移が学習されず、性能が低下します。 - 一般的には50〜1000の範囲で選択されます。 ニューラルネットワークアーキテクチャ： - 主にU-Netアーキテクチャが使用される理由は、画像のサイズやノイズ量が常に同一ではないため、複数のモデルをそれぞれ訓練する必要がなく、計算効率が高いからです。 - U-Netは各ステップで共通の重みを共有するため、同じモデルを繰り返し使用して画質を徐々に改善します。 結論 扩散モデルは、画像生成において重要な役割を果たしています。基本的な原理は同じですが、安定扩散モデルなどの多種多様な変異体も存在します。安定扩散モデルは文字入力など他のタイプの入力を統合できるため、より洗練された画像生成を可能にしています。 業界関係者は、これらのモデルが今後さらに進化し、さまざまな用途で活用される可能性を高く評価しています。また、DALLE、Midjourney、CLIPなどの有名モデルを展開する企業は、研究開発を進める一方で、倫理的な課題や著作権問題にも対応しているという点も注目に値します。