【ソニー社内講演】拡散モデルと基盤モデル（2023年研究動向）

nnabla ディープラーニングチャンネル

16 Nov 202318:40

Summary

TLDRソニーリサーチの石井がディフュージョンモデルズとファンデーションモデルズの関係について語る。拡散モデルはテキストから画像生成に注目し、最近注目されているのはStable DiffusionやDALL-E 3です。基盤モデルは多様なデータで学習し、様々なタスクに適用される。2023年のトレンドは、withファンデーションモデルで基盤モデルを積極活用し、AIエージェントに拡散モデル組み込み。asファンデーションモデルでは効率的なファインチューニング方法提案、マルチモーダルデータ生成のモデル提案も。

Takeaways

🔍 拡散モデルと基盤モデルの関係についての研究動向を紹介する。
🖼️ 拡散モデルは生成モデルの一種で、テキストから画像生成が最近注目されている。
🌐 ステーブルディフュージョンやダリ3などのシステムは高精細な画像生成を実現している。
🎵 拡散モデルは音の生成やロボティックスのモーションプランニングなど、他分野にも応用されている。
🏗️ 基盤モデルは多様なデータで学習され、様々なタスクに使えるインフラのようなモデル。
📈 GPTはファンデーションモデルの一種と呼ばれ、この講演ではその活用方法が紹介されている。
🤖 AIエージェントに拡散モデルを組み合わせて生成ツールとして活用する動きがある。
💡 効率的かつ効果的なファンチューニング方法が提案され、広く利用されるようになった。
🎨 マルチモーダルデータ生成のモデル提案があり、画像と音声、テキストの組み合わせでデータを生成する。
🔄 クロスモーダルな生成に特化したシステムの提案と、パラメーター効率的なファインチューニングの手法が存在する。

Q & A

拡散モデルとは何ですか？
-拡散モデルは、拡散過程に基づくデータ生成を行うモデルです。画像が徐々にノイズを取り除いて最終的に綺麗な画像を生成する過程を逆にたどることで、データを生成することを試みます。
テキストからの画像生成において、どうして基盤モデルが重要ですか？
-基盤モデルは、多様なデータで学習されたモデルであり、様々なタスクに活用できます。テキストから画像を生成する際には、基盤モデルが意味情報を抽出し、生成する画像に沿った情報を渡すことで、より正確な画像生成が可能になります。
ダイアリー3というシステムは何の特徴がありますか？
-ダイアリー3は、非常に詳細に書かれたプロンプトとテキストに沿って画像を生成する特化したモデルです。詳細な記述を学習することで、画像生成において実際とテキストに忠実な画像を生成する能力を身につけることができます。
ビジュアルチャットGPTというシステムはどのような機能を有していますか？
-ビジュアルチャットGPTは、チャットGPTに画像処理や編集に関する機能を追加したシステムです。画像を渡したり、画像の編集を自然言語で指示することができ、また画像に関する質問や操作も自然言語で行うことができます。
マルチモーダルデータ生成において、どのように各モーダルを組み合わせますか？
-マルチモーダルデータ生成では、各モーダルに対応する拡散モデルを用意し、これらのモデルを適切にコラボレーションさせることで、同時に複数のデータ（例えば画像と音）を生成します。コラボレーションの機構をうまく設計することで、生成されるデータの整合性を高めることができます。
コントロールネット、ローラ、アニメートディフとは何ですか？
-コントロールネット、ローラ、アニメートディフは、画像生成モデルに対して新しい条件やオブジェクト、スタイルを効率的に学習させるための技術です。これらの方法は、既存のテキストから画像生成モデルをベースに、新しいタスクに適用するための小規模なモジュールを追加し、そのモジュールだけをファインチューニングすることで、効率的な学習を実現します。
ダイアリー3が学習する際に使用されるテキストは、どのように選ばれます？
-ダイアリー3は、詳細な記述を伴ったテキストを学習データとして使用します。これは、インターネットでスクレイピングされたイメージキャプションの代わりに、より正確で忠実な画像生成を行うために使用されます。
ビジュアルチャットGPTが他のビジュアルファンデーションモデルを呼び出す際のプロンプトには何が含まれます？
-ビジュアルチャットGPTが他のビジュアルファンデーションモデルを呼び出す際のプロンプトには、モジュールの名前、使い方、インプットアウトプットの定義などが含まれます。これらの情報をプロンプトに書き込んで、チャットGPTに呼び出すように指示することで、必要なビジュアルファンデーションモデルが適切に呼び出されます。
マルチモーダルデータ生成におけるユニファイドアプローチとコンポーザーアプローチの違いは何ですか？
-ユニファイドアプローチは、巨大なマルチモーダル拡散モデルを学習する方法であり、非常に高価なアプローチです。一方、コンポーザーアプローチは、既存のシングルモーダル拡散モデルを使用し、これらのモデルを適切にコラボレーションさせる方法です。コンポーザーアプローチは、各モーダルの拡散モデルの性能を最大限に引き出しつつ、コストを抑えることができます。
ダイナリー3のような詳細なテキストを用いた学習の利点は何ですか？
-詳細なテキストを使用した学習により、モデルはより正確で具体的な画像生成を行うことができます。これにより、画像とテキストの関係がより緊密になり、生成される画像がテキストの内容に忠実で正確なものになる可能性が高まります。
拡散モデルのファインチューニングとフンチニの違いは何ですか？
-ファインチューニングは、既存のモデルに対して新しいデータや条件を用いてモデルを微調整するプロセスです。一方、フンチニは、新しいデータや条件を用いてモデルを再学習することを意味します。ファインチューニングは、元のモデルのパラメーターを一部変更することで、新しいタスクに適応させることができますが、フンチニはより深い変更を加えることで、より特化したモデルを作成することができます。

Outlines

00:00

🤖 拡散モデルと基盤モデルの関係についての研究動向

この段落では、拡散モデルと基盤モデルとの関係性についての研究動向が説明されています。拡散モデルは、生成モデルの一種で、特にテキストから画像生成に焦点を当てています。最近注目されているステーブルディフュージョンやDALL-E 3などのシステムがこのカテゴリに含まれます。一方、基盤モデルは多様なデータで学習されたモデルで、様々なタスクに活用されるインフラのようなものです。GPTなどのモデルがファンデーションモデルの一種として広く使われることが述べられています。

05:02

📈 withファンデーションモデル：基盤モデルの活用による性能向上

この段落では、withファンデーションモデルのアプローチについて説明されています。この方法では、基盤モデルを用いて拡散モデルの性能を向上させることが焦点です。人間からのインストラクションを理解する力を基盤モデルを用いて底上げすることが一つの例として挙げられています。また、拡散モデルがファインチューニングを行わずとも多様なタスクを解決できることが述べられ、この能力は自然言語処理の分野でも見られるようになっています。

10:05

🌐 AIエージェントへの拡散モデルの組み込み

この段落では、AIエージェントに拡散モデルを組み込むことで、より高度な機能を実現する方法が説明されています。具体的な例として、ビジュアルチャットGPTというシステムが挙げられ、画像の編集や自然言語での画像に関する質問を処理できることが説明されています。このシステムは、ビジュアルファンデーションモデルを呼び出すことで、画像生成や物体検出などのタスクを実行しています。

15:08

🎨 マルチモーダルデータ生成の拡散モデル

最後の段落では、マルチモーダルデータ生成に特化した拡散モデルについて説明されています。これにより、テキストに基づいて画像と音声を同時に生成することが可能になります。ただし、各モーダルが独立に生成されるため、完全に同期されているわけではありません。この問題に対しては、大きなマルチモーダル拡散モデルを学習するか、単一モーダルの拡散モデルを組み合わせてコラボレーションさせるというアプローチが提案されています。

Mindmap

Keywords

The video is abnormal, and we are working hard to fix it.
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Highlights

ソニーリサーチの石井がディフュージョンモデルズとファンデーションモデルズについて語っている

拡散モデルはテキストから画像生成の分野でよく使われている

最近注目されているシステムであるダリ3は詳細なプロンプトに特化したモデル

基盤モデルを積極的に活用することで拡散モデルの性能を向上させる

AIエージェントに拡散モデルを組み合わせて生成ツールとして活用

asファンデーションモデルとして効率的なファインチューニング方法が提案されている

マルチモーダルデータ生成で画像と音声を同時に生成する試み

コーディはマルチモーダルなデータ生成を自由に組み合わせることができる

拡散モデルはノイズを除去しながらデータ生成を行う

テキストエンコーダーを使用して意味情報を抽出し、画像生成に活用

ビジュアルチャットGPTは自然言語で画像の編集や質問を理解することができる

コントロールネット、ローラ、アニメートディフは新しいタスクに適用できる戦略を採用

ユニファイドアプローチとコンポーザーアプローチがマルチモーダルデータ生成の2つの方法

コーディは各モーダルの拡散モデルを定義し、コラボレーションさせることでデータ生成

ダイナミックプロンプトを用いたビジュアルファンデーションモデルの呼び出し方法

検索ベースのアプローチがプロンプト長の制限を解消する

クロスモーダルな生成に最適化されたシステムが提案されている