拡散モデル

拡散モデルとは、ノイズだらけの状態から少しずつノイズを取り除いていくことで、データを生成する手法です。

学習では逆に、元の画像へ段階的にノイズを加えていき、その各段階を戻す方法を覚えさせます。生成時はこの手順を逆にたどります。

GAN より学習が安定し高品質な画像を作れるため、現在の画像生成の主流となっています。