拡散モデル

拡散モデルは、データにノイズを少しずつ加えて壊していく過程を逆向きにたどり、ノイズからデータをつくることを学習する生成モデルです。画像や動画を生成する AI のしくみに使われています。

考え方は、2015年3月に Sohl-Dickstein ほかが公開した論文で示されました。2020年6月に Ho、Jain、Abbeel が公開した論文「Denoising Diffusion Probabilistic Models」は、この方法で画像を合成した結果を報告しています。

Rombach ほかの論文（2021年12月公開、CVPR 2022）は、学習済みのオートエンコーダーで画像を圧縮した潜在空間で、拡散モデルを動かす方法（潜在拡散モデル）を示しました。計算に要る資源を減らし、文章などを条件にした生成を扱っています。

読み

かくさんもでる

英語

Diffusion model

業界

製造業、教育機関

業務

AI 活用

出典の確認日

2026年10月7日

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出典

• Ho、Jain、Abbeel「Denoising Diffusion Probabilistic Models」（arXiv:2006.11239、2020年6月19日）（別のタブで開きます）
• Rombach ほか「High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models」（arXiv:2112.10752、2021年12月20日。CVPR 2022）（別のタブで開きます）
• Sohl-Dickstein ほか「Deep Unsupervised Learning using Nonequilibrium Thermodynamics」（arXiv:1503.03585、2015年3月12日）（別のタブで開きます）