AI資格 模擬試験

生成AIパスポート 模擬試験 第1回 問10・第2章 生成AI（生成AIを支える技術革新（Transformer以降））

拡散モデルの仕組み

1. A

   生成器と識別器を競わせ、本物と見分けのつかない画像を作れるように学習する。

2. B

   画像にノイズを加える過程を学び、逆にノイズを少しずつ除いて画像を作る。

3. C

   画像を低次元の潜在変数に圧縮し、その潜在変数から一度で元の画像を復元するように学ぶ。

4. D

   学習した画像の断片を保存しておき、文章に合う断片を検索してつなぎ合わせる。

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正解：B

拡散モデルは、ノイズを加える順方向の過程と、ノイズを除く逆方向の過程を学ぶ。生成時は、ランダムなノイズから、条件（文章など）に合うようにノイズを取り除く。

画像にノイズを足していく過程を学び、逆にノイズを少しずつ除いて画像を作る。

• A

  誤り。GAN（敵対的生成ネットワーク）の説明。

• B

  正しい。ノイズ除去を何段階も繰り返して、画像を生成する。

• C

  誤り。VAEの基本的な考え方に近い。拡散モデルは、ノイズ除去を何段階も繰り返す。

• D

  誤り。画像を切り貼りするのではなく、学習した特徴から新しく生成する。

学習のポイント：文章を条件にして画像を作る使い方が広まった。

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