ディフュージョンモデルが、比類ないディテールと安定性を備えたリアルな画像、ビデオ、データを作成することで、ジェネレーティブAIにどのような革命をもたらすかをご覧ください。
拡散モデルは生成モデルの一種で、現代の生成AIの基礎となっている。拡散モデルは、画像や音声など、学習させたデータと類似した新しいデータを生成するように設計されている。核となるアイデアは熱力学に着想を得ている。このモデルは、画像が純粋な静止画になるまで、徐々にノイズを加えていくプロセスを逆に学習する。この "ノイズ除去 "プロセスを学習することで、モデルはランダムなノイズからスタートし、徐々に首尾一貫した高品質のサンプルへと洗練させていくことができる。この段階的な洗練プロセスが、非常に詳細でリアルな出力を生成する能力の鍵なのだ。
普及モデルの背景には、主に2つの段階がある:
拡散モデルは、Generative Adversarial Networks(GAN)のような他の一般的な生成アプローチとは大きく異なる。
拡散モデルは、さまざまな分野における創造性と革新の新しい波を後押ししている:
拡散モデルの開発と使用には、一般的にPyTorchや TensorFlowのような機械学習フレームワークが使用されます。開発を容易にするために、Hugging Face Diffusersライブラリのようなライブラリは、事前に訓練されたモデルとツールを提供します。これらのツールは生成モデルそのものに焦点を当てているが、Ultralytics HUBのようなプラットフォームは、データセットの管理やデプロイメントを含む幅広いワークフローの管理を支援し、包括的なAIソリューションの開発を補完することができる。このようなモデルが普及するにつれ、AIの倫理を考慮し、アルゴリズムのバイアスなどの課題に対処することが極めて重要になる。