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DNET_GenerativeAI
nishi_74322014 edited this page Aug 3, 2026
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1 revision
- TOP > BI / AI > 人工知能(AI)
- 戻る(人工知能(AI) / 統計解析 / ベイズ統計)
- 機械学習(machine learning)
- 深層学習(deep learning)
- 強化学習(Reinforcement Learning)
- 生成系AI(Generative AI)
- 生成モデルのAIは一般的に「生成AI」と呼ばれる
- 主に、テキスト、画像、音声などの新しいコンテンツを生成するために使用される
- 既存データからパターンを学習し、新しいデータを生成
- 人間が作成したかのような自然なコンテンツを生成可能
- テキスト、画像、音声、動画、コードなど多様なモーダルに対応
- 従来のAI(識別モデル):データを分類、予測
- 生成AI(生成モデル):新しいデータを創造
生成AIに分類されるアルゴリズムは機械学習モデルでも開発できるが、実用的なものは、深層学習モデルのものが多い。
- データを低次元の潜在表現に圧縮し、復元する
- ノイズ除去、データ圧縮、異常検知に応用
変種:
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VAE(変分オートエンコーダ)
- 確率的な潜在表現を学習
- 滑らかな潜在空間により、より良い生成が可能
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Transformer アーキテクチャ
- 注意機構(Attention)により長距離依存関係を捉える
- 並列処理が可能で学習が高速
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大規模言語モデル(LLM)
- GPT(Generative Pre-trained Transformer)
- BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
- T5、LLaMA、Mistralなど
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応用:
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生成器(Generator)と識別器(Discriminator)が競い合って学習
- 生成器:偽データを生成
- 識別器:本物と偽物を見分ける
- 両者が競争することで、より精巧なデータ生成が可能に
変種:
- StyleGAN:高解像度で写実的な顔画像生成
- Pix2Pix:画像から画像への変換
- CycleGAN:ペアなしで画像スタイル変換
応用:
- 高品質な画像生成
- スタイル変換(写真→絵画風など)
- データ拡張
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ノイズを段階的に除去してデータを生成
- Forward Process:データに徐々にノイズを追加
- Reverse Process:ノイズから元のデータを復元
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近年、画像生成で最も成功している手法
- GANより安定した学習
- 高品質で多様な画像を生成
代表的なモデル:
- DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models)
- Stable Diffusion:テキストから高品質な画像を生成
- DALL-E 2/3:テキストから画像を生成(OpenAI)
- Midjourney:芸術的な画像生成に特化
応用:
- テキストから画像生成(Text-to-Image)
- 画像編集(Inpainting、Outpainting)
- 超解像(Super Resolution)
- 対話システム:ChatGPT、Claude、Bard
- 文章作成支援:メール、レポート、記事
- プログラミング支援:コード生成、デバッグ
- 翻訳、要約、質問応答
- アート作成:Midjourney、Stable Diffusion、DALL-E
- デザイン支援:ロゴ、イラスト、写真編集
- ゲーム開発:テクスチャ、キャラクター生成
- 医療:合成データ生成
- テキスト音声合成(TTS)
- 音声クローン
- 音楽生成:作曲、編曲
- 音声変換
- テキストから動画生成
- 動画編集、エフェクト
- アニメーション生成
- 3Dモデル生成
- 分子設計(創薬)
- ファッションデザイン
- 著作権問題:学習データの権利
- ディープフェイク:悪用のリスク
- バイアス:学習データに含まれる偏見
- 環境負荷:大規模モデルの学習コスト
- 真偽判定:AI生成コンテンツの識別
テキスト生成系:
画像生成系:
- Stable Diffusion
- DALL-E 3
- Midjourney
- Adobe Firefly
マルチモーダル:
- GPT-4V(Vision)
- Gemini
- Claude 3
Tags: 移行, 生成AI, Generative AI, LLM, Stable Diffusion
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