AI資格 模擬試験

G検定 模擬試験 第4回 問90・ディープラーニングの応用例（データ生成）

潜在拡散モデル

Stable Diffusionのように、画像そのものではなくオートエンコーダで圧縮した潜在表現の空間で拡散のプロセスを行うモデルの利点として、最も適切なものを1つ選べ。

  1. A

    潜在表現を使うため、学習データがまったく不要になる

  2. B

    GANと同じく、識別器と生成器を競わせて学習する

  3. C

    画素の空間よりも小さい空間で計算するため、計算量を抑えながら高解像度の画像を生成できる

  4. D

    画像のかわりに音声しか生成できない

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正解：C

潜在拡散モデルは、圧縮した潜在空間で拡散のプロセスを行い、計算量を減らす。文章などの条件を与えると、その内容の画像を生成できる。

学習のポイント：拡散モデルは「ノイズを加える過程」と「ノイズを取り除く過程」を学習する。

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