拡散の逆過程を学習してるんやで。拡散過程は情報を失う過程なので逆過程..

拡散の逆過程を学習してるんやで。

拡散過程は情報を失う過程なので逆過程は決定不能なわけだが、決定不能な中でも「拡散する前はこういう状態だったケースが多い」というパターンを統計的に獲得（=学習）することで逆過程を決めることはできる。もちろんそれは決定不能問題に無理矢理解を与えているだけ（=正則化）なので唯一絶対の解ではないが、入出力の辻褄は合う可能な解のうちの一つになる。

逆過程を獲得できれば、それをシミュレートすることで拡散しきった状態（結果）から入力データにありそうな画像（原因）を推定することができるようになる。それが生成プロセス。

Permalink | 記事への反応(2) | 17:30

記事への反応 -

AI絵師は「拡散モデル」とかいうのを使ってますって説明よく見るけど
モザイクっぽい画像＋謎の数式＋「拡散モデルを使っているんだよ（おわり）」の文字っていう組み合わせの解説をすげーよく見かける。でもノイズをかけまくってから複合した...
- anond:20221003171727
  拡散の逆過程を学習してるんやで。拡散過程は情報を失う過程なので逆過程は決定不能なわけだが、決定不能な中でも「拡散する前はこういう状態だったケースが多い」というパターン...
  - anond:20221003173038
    めっちゃわかりやすいまさにこれ
    - anond:20221003173200
      この解説増田きっと賢いんやろな平易に説明できるってすごいよねえ
  - anond:20221003173038
    呪文唱えて逆過程やらせたのが最終的に人間からみてあんま違和感ない形になる理由はなんなんや？なんとなく自分の中で迷ってる仮定は次の２つや A最終的に部分は一つの画像から復...
    - anond:20221003192213
      そういう細かいところがどうなって上手く行ってるのかは多分今のところ誰も分かってない（今後も分からなさそうな気が俺はする）。追ってないので分からんけど、なんか論文はある...
      - anond:20221003194905
        ニューラルネットワーク自体を人間が分かりやすい形で覗けないから擬似的にブラックボックスみたいになってるって感じか。
        anond:20221003195941
        それはそう。予測とか生成はいいんだけど、モデルの解釈性は全くない。統計的学習理論なんかも滅茶苦茶大雑把にこういう感じのデータ（関数空間）はニューラルネットが有利とか言...
- anond:20221003171727
  格さんモデルがあるなら、助さんモデルもあるじゃろ・・・と思うくらいに時代劇脳。
- anond:20221003171727
  ノイズを学習画像と結びつけてノイズを乱数の代わりにしてるんやで。だから呪文が同じでも結果が変わる