拡散モデル

「拡散モデル」とは？意味を解説

拡散モデルは、ランダムノイズから徐々にノイズを除去することで、画像やテキスト、音声などのデータを生成する確率モデルです。順方向で徐々にノイズを加え、逆方向でそれを除去する学習プロセスを経ます。Stable DiffusionやDALL-Eなど最新の生成AI技術の基盤となっており、従来のGANより安定的で高品質な生成が可能です。

例文

• 拡散モデルを使ってテキストから高品質な画像を生成できる。
• 拡散モデルは医療画像の合成に応用されている。
• 拡散モデルの計算量削減が、実用化の課題だ。

「拡散モデル」の言い換え・類語

「拡散モデル」の対義語

連想語・周辺概念

語源・由来

英語の「Diffusion Model」の訳語。2020年代初頭の深層学習研究で確立された手法で、統計物理学における拡散過程の概念を機械学習に応用した命名。

英語で言うと

「拡散モデル」との違いを比較する

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