MidJourneyやStable Diffusionなどの最新技術をビジネスや個人の業務で使用したことがありますか？拡散モデルは確かに日常生活のさまざまな応用で人気を集めている強力な生成モデルです。この包括的な記事では、 VMO Japanと一緒にが拡散モデルの基礎となる概念を深く理解し、業界全体での実践的な活用例を学びましょう。

拡散モデルとは？

拡散モデルとはノイズを代表的なデータサンプルに変換する特定のタイプの確率生成モデルです。トレーニング中に入力データにノイズを導入し、このノイズ プロセスを逆にして元のデータを再構築する方法を学習します。この反復的なノイズ除去プロセスとパラメーターの更新により、モデルによる基礎的な確率分布の理解が容易になり、生成されたサンプルの品質が向上します。

熱力学における高密度領域から低密度領域への気体分子の動きを比較するアナロジーが情報理論におけるノイズによって引き起こされる情報の損失に関連するエントロピー増加の概念を表します。情報の体系的な減衰を理解できる学習モデルを開発することで、プロセスをうまく逆転させ、ノイズからデータを復元できます。ジェネレーターがランダムノイズから画像を一度に作成するGANと異なり、拡散モデルがより制御された段階的なアプローチを採用します。最終画像を一度に生成するのではなく、拡散モデルは繰り返し画像を改良し、各ステップで品質を確実に向上させます。

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拡散モデルの種類

拡散モデルが3つの主要なカテゴリに分類でき、各種類は拡散プロセスを使用してデータをモデリングおよび生成するための異なるアプローチを表します。

ノイズ除去拡散確率モデル (DDPM)

DDPMとはデータモデリングとサンプル生成に使用される生成モデルの一種です。 DDPM の背後にある重要なアイデアはフォワードチェーンとリバースチェーンという 2 つのマルコフ連鎖を採用することです。フォワードチェーンとはノイズを追加することで入力データを混乱させ、あらゆるデータ分布を単純な事前分布 (多くの場合は標準のガウス分布) に変換することを目的としています。一方、リバースチェーンがフォワードチェーンによってもたらされるノイズの摂動を逆転するように設計されています。ディープニューラルネットワークを利用して遷移カーネルを学習し、モデルがノイズのあるバージョンから元のデータを復元できるようにします。DDPM は、画像のノイズ除去やデータ拡張などのタスクで優れたパフォーマンスを発揮し、視覚データからノイズを効果的に除去し、高品質のサンプルを生成します。このモデルが画像およびビデオ処理技術の進歩に貢献しています。

スコアベース生成モデル (SGM)

SGMとはスコア関数を利用してデータを生成する生成モデルのクラスです。スコア関数がデータポイントに対するデータ分布の対数の勾配を表し、特定のポイントにおけるデータ分布の最も大きな変化の方向を示します。トレーニング中、SGM はガウスノイズのレベルを増加させて入力データを撹乱し、ノイズ条件付きスコアネットワーク (NCSN) (ノイズ レベルに条件付けされたディープニューラルネットワーク) を使用して、すべてのノイズのあるデータ分布のスコア関数を推定します。 SGMのサンプリングでは、ノイズ レベルを減少させながらスコア関数を連鎖させ、確率微分方程式などのさまざまなスコアベースのサンプリング手法を使用して新しいデータ ポイントを生成できるようにします。 SGMでのトレーニングとサンプリングの分離により、アプリケーションのニーズに基づいてサンプリング アルゴリズムを柔軟に選択できます。SGMがGANと同等に高品質の画像やビデオの生成に使用され、さまざまなドメインにわたる生成モデリングの進歩に貢献します。

確率微分方程式 (SDEのスコア)

スコアSDEがノイズ除去拡散確率モデル (DDPM)とスコアベースの生成モデル(SGM)の両方の機能を拡張する生成モデルのクラスです。スコアSDEでは摂動およびノイズ除去プロセスが確率微分方程式の解として定式化され、連続的かつ無限数のステップまたはノイズ レベルが提供されます。この継続的な性質により、シームレスなデータ変換が可能になり、複雑なデータ分散を処理する汎用性が高くなります。ノイズ摂動とサンプル生成にSDEを利用し、ノイズ除去プロセスをガイドするスコア関数を推定することにより、量子物理学、財務分析、生成モデリングなどの様々な領域で高品質のサンプルを生成することに優れています。

拡散モデルの仕組みは？

拡散モデルがノイズ サンプルを繰り返し調整して、基礎となるデータ分布に似た高品質の出力を生成することができます。このプロセスは次の手順に要約できます。

• 初期ノイズ サンプル：プロセスは通常、標準ガウス分布のような単純な分布から抽出された初期「ノイズ」サンプルから始まります。

1. 確率的変換：ノイズ サンプルが拡散モデルを通過し、確率的変換を適用して反復ごとにサンプルを更新します。
2. 潜在変数：各反復中に拡散モデルがトレーニング データに存在する本質的な特徴とパターンを表す中間潜在変数を生成します。
3. フィードバックループ：これらの潜在変数を拡散モデルにフィードバックし、生成された出力をさらに改良および強化できるようにします。このフィードバック ループにより、サンプル品質の漸進的な改善が促進されます。
4. 可逆変換：データ分布の統計的特性を維持するために通常、反復プロセス中に潜在変数に可逆変換が適用されます。この変換により、モデルが主要なデータ特性を維持しながら潜在変数を更新できます。
5. 出力生成：数回の反復の後、より一貫性があり、現実的で、トレーニングデータの基礎となる分布を表すサンプルを生成します。

初期ノイズ サンプルのノイズを繰り返し除去し、潜在変数を更新することで、拡散モデルが基礎となるデータ分布を効果的に学習し、トレーニングデータに似た高品質のサンプルを生成できます。このプロセスにより、データ内に存在する複雑なパターンや構造をキャプチャできるようになり、画像合成、データ拡張、生成モデリングなどの様々な分野に適用できます。

画像生成で拡散モデルはどのように使用されていますか？

画像データセット内の基礎となるパターンと構造を学習し、トレーニング画像に似た新しい合成データサンプルを作成するための生成モデルとして画像生成で使用されます。拡散モデルを使用した画像生成には無条件画像生成と条件付き画像生成の2つの主なアプローチがあります。

無条件画像生成では拡散モデルはランダムノイズベクトルから画像を生成する役割を果たします。モデルにランダムノイズを与えることで、データセット内のすべての画像に共通するパターンと構造を学習します。これによりモデルがトレーニングデータ内の特定の画像に対応しない可能性のある、まったく新しい独自の画像を生成できます。一方、条件付き画像生成には画像生成プロセスをガイドする追加情報または条件変数をモデルに提供することが含まれます。たとえば、テキストによる説明やクラス ラベルを使用して、目的の画像コンテンツを指定できます。この追加情報に基づいて画像生成プロセスを調整することにより、特定の要件や好みに合わせた画像を作成できます。

無条件画像生成と条件付き画像生成の両方が生成モデリングにおいて重要な役割を果たします。無条件画像生成では斬新でユニークな画像の作成が可能ですが、条件付き画像生成では特定の属性または入力に基づいた画像の生成が容易になり、拡散モデルは画像合成、スタイル転送、画像編集などの活用例で多用途なツールになります。

画像生成用拡散モデルの例

拡散モデルが高品質で多様でリアルな画像を生成する優れた能力があるため、画像生成タスクでますます人気が高まっています。以下にいくつかの注目すべき例を説明します。

Dall-E 2

OpenAIがGLIDE、CLIP、および最初のDall-Eでの先駆的な取り組みを基盤として、2022年4月にDall-E 2を導入しました。Dall-E 2がこの進歩を活用して、テキストの説明から本物の本物のような画像とアートを生成します。特に、前モデルを上回って4倍高い解像度の画像を生成し、より現実的で正確な視覚出力をもたらします。

Stable Diffusion

StabilityAIによって開発されたStable DiffusionがRombach氏が導入した潜在拡散モデルによる高解像度画像合成の概念に基づいたオープンソースの画像生成モデルです。完全にオープンソースである唯一の拡散ベースの画像生成アプローチとして、リストされたモデルの中で際立っています。Stable Diffusionのアーキテクチャは、テキスト エンコーダ、U-Net拡散モデル、変分オートエンコーダの3つの主要コンポーネントで構成されます。

テキストエンコーダーがテキストプロンプトをコンピューター可読ベクトルに変換し、後続のステージへの入力として機能します。U-Net拡散モデルは画像の生成を担当しますが、変分オートエンコーダには画像のサイズを縮小するエンコーダと、生成された画像を強化して元のサイズに再構築するデコーダが組み込まれています。オープンソースの性質により、アクセシビリティを促進し、拡散ベースの画像生成の分野での実験を容易にします。

Midjourney

MidjourneyがAI 画像ジェネレーターの成長を続ける状況に最近追加されたものです。 DALL-E 2などの競合他社とは対照的に、夢のようなアートスタイルのビジュアルを提供することで際立っており、特にSF文学やゴシック感のあるアートワークに適しています。他のAIジェネレーターがリアルな写真に重点を置く傾向がありますが、ペイントツールとしての役割を果たします。その主な目的にはより高い画質、多様な出力、より幅広いスタイルの範囲、シームレスなテクスチャのサポート、より広いアスペクト比、改善されたイメージ プロモーション、およびダイナミック レンジ機能を提供することが含まれます。

拡散モデルのトレーニングがどのように行いますか？

トレーニングが拡散モデルの重要な側面であり、トレーニング データに似た新しいサンプルを生成することを学習します。モデルパラメータを最適化してデータの尤度を最大化することにより、拡散モデルは基礎となるパターンと構造を把握し、生成されたサンプルに同様の特性を生成します。拡散モデルをトレーニングする方法の概要は次の通りです。

1. データ収集：拡散モデルをトレーニングするには正確で代表的なデータが不可欠です。望ましい結果を達成するにネットワーク構造とすべてのデータ ポイント間の接続をキャプチャする必要があります。
2. データの前処理：データを収集した後、データをクリーンアップして前処理する必要があります。欠落データまたは反復データの処理、外れ値の処理、およびトレーニングに適した形式へのデータの変換が含まれます。
3. データ変換：拡散モデルの要件とデータ特性に応じて、一貫した変数範囲を確保するためにデータをグラフ化またはスケール化することができます。
4. 拡散モデルの比較：閾値モデル、感受性感染 (SI) モデル、独立カスケード モデルなど、さまざまな拡散モデルが存在します。適切なモデルの選択がモデルのサイズ、アーキテクチャの複雑さ、モデル化される拡散の種類など、特定の活用例のニーズによって異なります。
5. 選択基準：トレーニング用の拡散モデルを選択するときは精度、計算効率、解釈可能性、欠損データの処理、データの可用性、既存システムとの統合機能などの要素を考慮します。
6. モデルのハイパーパラメータ：モデルの動作を制御するハイパーパラメータを適切に調整することが最適なパフォーマンスを確保するために重要です。
7. トレーニング セットとテスト セットの分割：トレーニングセットがモデルのトレーニングに使用され、テストセットがそのパフォーマンスの評価に使用されます。両方のセットがデータを正確に表し、偏りがないことを確認することが重要です。
8. モデルパラメータの確立：この段階にハイパーパラメータと、特定の拡散モデルに必要な追加のモデルパラメータの設定が含まれます。適切な調整がモデルがデータの構造を理解し、過剰適合を回避するのに役立ちます。

データが分割され、モデルのパラメーターが設定されたら、次のステップがモデルのトレーニングです。このプロセスにトレーニングセットに対する繰り返しの反復が含まれ、その間、トレーニングデータの性能に基づいてモデルパラメーターが調整され、最適な結果が得られます。

拡散モデルの応用

拡散モデルにはさまざまな領域にわたって幅広い応用があります。主要な活用例には次のようなものがあります。

• 画像生成：拡散モデルを使用して高品質で多様なリアルな画像を生成します。画像を最初から作成したり、テキストプロンプトに基づいて既存の画像を変更したりできるため、ゲーム、アニメーション、デジタルアートなどのクリエイティブ業界で貴重なツールになります。
• ビデオ生成：拡散モデルを拡張して、テキストプロンプトから直接ビデオを生成できます。ビデオコンテンツのパターンを学習することで、テキストの説明に基づいてアニメーションシーケンスを作成し、ストーリーテリング、コンテンツ作成、ビデオ制作に応用できるようになります。
• 3D モデル合成：拡散モデルが神経放射フィールド(NeRF)などの他の技術と組み合わせることで、テキストの説明から3Dモデルを生成できます。建築、インテリア デザイン、仮想現実などの業界で特に役立ちます。
• 画像の復元：修復によって画像を復元できます。不要なオブジェクトを削除したり、欠落している領域を妥当なコンテンツで埋めることが含まれます。この応用が写真の編集、画像の復元、画質の向上に使用されます。
• 人間の動作合成：拡散モデルが人間の動作パターンを学習し、テキストの説明から歩く、走る、ジャンプするなどのさまざまな動作を生成できます。アニメーション、キャラクター モデリング、モーション デザインにおいて貴重です。
• 認知モデリング：神経科学研究では認知プロセスと意思決定経路をシミュレートするために拡散モデルが使用されます。脳のプロセスに関する洞察を提供し、神経障害や認知機能の理解の進歩につながる可能性があります。

結論

拡散モデルが生成モデリングにおける画期的な進歩を表し、ノイズを代表的なデータサンプルに変換し、高品質で多様でリアルな画像、ビデオ、および3Dモデルを生成します。ゲームやアートからヘルスケアや建築に至るまで、さまざまな業界にわたる応用がその多用途性と創造的なイノベーションの可能性を示しています。進化を続けるにつれて、人工知能の分野に革命をもたらし、データ合成と画像生成の新たなフロンティアを推進する態勢が整っています。

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