【AI論文解説】DALL-E 2へ至るまでの道のり：文章に沿った画像を高品質かつ多様に生成 -詳細編-

Summary

このビデオでは、拡散モデル（Diffusion Models）に基づいた画像生成技術の進化について解説しています。最初に、拡散過程を利用した生成モデルの基礎から始め、DDPM（Denoising Diffusion Probabilistic Models）の説明へと進みます。次に、高解像度画像生成に挑戦したADM（Augmented Diffusion Models）の紹介、テキストから画像を生成する技術への拡張、そして最終的には、この技術の最先端であるDALL·E 2やCLIPとの統合により、よりリアルで多様な画像生成が可能になったプロセスを詳しく説明しています。生成モデルの仕組み、アーキテクチャの特徴、そして具体的な応用例まで、最新の画像生成技術の概要を網羅的に紹介しています。

Takeaways

• 😀 拡散モデルはノイズに基づいて画像を生成する生成モデルである
• 😊 dpmは拡散モデルの基本形で、逆方向にノイズを取り除いていくことで画像を生成する
• 📝 admはdpmを拡張し、高解像度画像の生成を実現した
• 👩‍💻 グライドはテキスト条件付きで画像を生成できるようになった
• 📱 アンクリップはグライドを改良し、画像の多様性と品質の両立を図った
• 🖥 アンクリップはデコーダとプライヤーの2つの拡散モデルを組み合わせている
• 📷 デコーダーを使うことで、画像の変換や中間画像の生成が可能
• 🔬 クリップ特徴量の主成分分析から意味的な情報が埋め込まれていることがわかる
• ❌ クリップ特徴量では物体と属性の結びつきがうまく表現できない場合がある
• 🚨 クリップ特徴量に文字列が埋め込まれていないと正しく生成できない

Q & A

拡散モデルとはどのようなものですか?

拡散モデルは、あるデータが与えられたときに、ガウスノイズを乗せていくことで完全なノイズに至る過程を考えた生成モデルです。この「時間の逆向きにノイズを取り除いていく」ことで、ノイズからデータを生成できると考えています。

DDPMとは何ですか?

DDPMは拡散モデルの一つで、一つ前の時刻を推定する処理をノイズ除去の処理として学習する方法です。情報量の誤差を最初から最小化しようとするアプローチです。

ADMの特徴は何ですか?

ADMはモデルをベースとアップサンプラーの2つに分割し、ベースで低解像度画像を生成し、アップサンプラーで高解像度画像を生成するという構成を取っています。これにより高解像度画像生成が可能になっています。

クラス制御拡散モデルとは?

クラス情報を拡散モデルの入力として与えることで、そのクラスに沿った画像を生成するモデルのことです。ADMではクラス情報と時刻情報を結合してモデルに入力しています。

DDIMは何を目的とした手法ですか?

DDIMは、クラス識別モデルを使わずに、拡散モデルだけでクラス情報を反映させる手法です。クラス指定の有無によるノイズの差分を利用することで実現しています。

クラスガイダンスとは何ですか?

指定されたクラスに近づくように、ノイズの結果をずらす処理のことです。クラスファイヤーを使って勾配を計算し、その分だけ結果をずらします。これによりクラス情報を強く反映できます。

DALL-E 2で画像エンコーダーはなぜ必要ですか?

テキストから直接画像を生成する代わりに、テキストに対応する画像の特徴量を生成し、それをデコーダーで画像に復元することで、品質と多様性のバランスが取れた生成が可能になるためです。

クラスガイダンスとCLIPガイダンスの違いは?

クラスガイダンスは指定テキストをそのまま使うのに対し、CLIPガイダンスはテキストから特徴量を生成するので、ガイダンスが強くても多様性が下がりにくい特徴があります。

拡散モデルの欠点は?

拡散モデルはCLIP特徴量を利用しているため、そこで抽出しきれていない情報は正しく生成できない場合がある点です。例えば、物体と属性の結びつきなどの理解が難しいです。

拡散モデルの今後の可能性は?

特徴量だけでなく、潜在空間での拡散モデル利用が面白いと思います。計算コスト削減という従来の用途とは異なり、条件情報の生成に使うというアイデアは新しいと感じます。