5 注目度 注目度 5段階中 5
画像生成 定番 原論文 2020年 約1分で読める
拡散モデル（DDPM）――ノイズ除去を繰り返して高品質な画像を生成する、画像生成AIの基礎
Denoising Diffusion Probabilistic Models
要点非平衡熱力学に着想を得た「拡散確率モデル」で高品質な画像生成を実現。CIFAR10でFID 3.17の最高スコアを出し、LSUN 256×256ではProgressiveGANと同等の品質を得た。
カテゴリ
画像生成の論文
拡散モデルなどによる画像・動画生成に関する論文。
掲載 2本 ・ 最終更新
5 注目度 注目度 5段階中 5
画像生成 定番 原論文 2021年 約2分で読める
潜在拡散モデル（Stable Diffusionの基礎）――圧縮した潜在空間で拡散させ、高品質な画像生成を低コストに
High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models
要点拡散モデルを画素空間ではなく、事前学習済みオートエンコーダの潜在空間で動かす「潜在拡散モデル（LDM）」を提案。計算コストを大きく下げつつ画質を保ち、クロスアテンションでテキストなど多様な条件による生成も可能にした。