[4B2-TS-4] Tutorial 4

[4B2-TS-4-01] Tutorial

石井 雅人¹、早川 顕生¹ (1. 株式会社ソニーリサーチ)

拡散モデルは生成モデルの一種であり，データがノイズへと徐々に崩壊していく「拡散過程」を逆にたどることによってデータを生成する．多様なデータの生成に強いことが経験的に知られており，近年では特に与えられたテキストに沿った画像を生成するtext-to-imageのタスクにおいて，その性能の高さに注目が集まっている．本講演では，まず，多くの拡散モデルの基礎となっているDenoising Diffusion Probabilistic Models (DDPMs)について解説する．その後，text-to-imageを始めとする条件付き生成への拡張や，動画・3D生成などを含む最新の応用例をご紹介するとともに，スコアベース生成モデルとの理論的なつながりとその活用についても解説する．