30秒でわかる要点
データに少しずつノイズを加える過程と、ノイズを取り除いて元のデータに戻す逆の過程を学習する生成モデル。画像生成AIのStable Diffusionなどで使われている。
「拡散モデル」の練習問題
当サイトの練習問題から、この用語に関係する問題をピックアップしました。
Q1拡散モデル（Diffusion Model）の基本概念として正しいものはどれか。
- ノイズを段階的に除去し、ノイズ分布からデータ分布へ逆扱散で生成
- 直接データを生成
- ランダムにノイズを追加
- フーリエ変換を使用
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正解：A
拡散モデルは逆プロセスを学習し、ガウスノイズからリアルなデータを生成します。
Q2拡散モデルの訓練目標関数として正しいものはどれか。
- ノイズ予測損失を最小化し、ノイズ除去ネットワークを訓練
- データ分類精度
- 再構成誤差のみ
- KL発散
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正解：A
拡散モデルの訓練は単純なノイズ予測タスクとして定式化できます。
Q3拡散モデルの条件付け（Conditional Generation）として正しいものはどれか。
- クラスラベルやテキスト条件を追加し、特定タイプのデータ生成を制御
- 無条件生成のみ
- 条件が使用不可
- 計算が簡潔
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正解：A
条件付き拡散モデルにより、指定クラスやテキスト説明のデータ生成が可能です。
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