拡散モデル

拡散モデルは、データに少しずつノイズを加える過程の逆、つまりノイズを少しずつ取り除く過程を学習して、ノイズから画像などを生成するモデルです。

■ 試験で押さえるポイント

• 生成するときは、ランダムなノイズから何度もノイズを取り除いていきます。

• 文章などの条件を与えて、指定に合った画像を作ることもできます。

• GANより学習が安定していますが、生成に時間がかかります。

■ 選択肢での判断ポイント

ノイズを加える過程と、取り除く過程を対応付けます。生成器と識別器を競わせるGANとは異なります。