AI資格 模擬試験

G検定 模擬問題 第2回 問91・ディープラーニングの応用例（データ生成）

拡散モデル

1. A

   データに少しずつノイズを加えていく過程の逆、つまりノイズを少しずつ取り除く過程を学習し、ノイズから画像を生成する。

2. B

   生成器と識別器を競わせて画像を作る。

3. C

   画像を見て、写っている物体の名前を答える。

4. D

   画像の画素をランダムに並べ替えて、新しい画像にする。

正解と解説を見る

正解：A

拡散モデルは、ノイズを少しずつ取り除く過程を学習して画像を生成する。

拡散モデル：ノイズを少しずつ加える過程を学び、逆にノイズを除いて画像を生成する。

• A

  正しい。Stable Diffusion は、画像を圧縮した潜在空間で拡散の過程を行うことで、計算を軽くしている。

• B

  誤り。これは GAN の説明。

• C

  誤り。これは画像分類の説明。

• D

  誤り。拡散モデルの仕組みではない。

学習のポイント：GAN と拡散モデルの違い（学習の安定性、生成の速さ）を押さえる。

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