AI用語集
人工知能の完全辞典
Denoising Diffusion Probabilistic Model (DDPM)
ガウス拡散過程を逆転することを学習する生成アーキテクチャで、データに段階的にノイズを追加し、追加されたノイズを予測して元のデータを再構築するようにネットワークを訓練する。
分散スケジュール
順過程の各時間ステップで追加されるノイズの量を制御する、事前に定義された分散係数（β_t）の系列で、拡散軌道に直接影響を与える。
時間ステップ
拡散過程のマルコフ連鎖における特定の段階を表す離散整数で、クリーンデータ（t=0）から純粋ノイズ（t=T）までの範囲を取る。
ノイズ予測ネットワーク（U-Net）
DDPMで使用されるニューラルネットワークアーキテクチャで、通常はU-Netを用いて、特定の時間ステップでデータに追加されたノイズを、その時間ステップを条件として予測する。
ランジュバンサンプリング
確率的最適化手法で、スコアの勾配を用いて生成を導くことで、ノイズ除去過程を近似するために使用できる。
簡略化されたノイズ除去目的関数
DDPMの損失関数で、ノイズ除去分布の平均や共分散ではなく、追加されたノイズを直接予測するようにモデルに要求することで訓練を簡略化する。
リサンプリング
複数のノイズ除去軌道を並列に探索して、生成されるサンプルの品質と多様性を向上させる推論技術。
条件付け
テキスト、画像、クラスなどの追加情報を埋め込みを通じてモデルに提供することで、生成過程を導くメカニズム。
ガイデッド推論
外部分類器（Classifier-Free Guidance）またはスコア勾配を使用して、望ましい属性に向けて生成をバイアスするために、デノイジングプロセスを変更するサンプリング戦略。
デノイジングステップ
モデルがノイズを予測し、ノイズの多い状態x_tからわずかにノイズの少ない状態x_{t-1}に移行するために更新が適用される、リバースプロセスの単一の反復。
拡散定数
分散スケジュールから導出された数値で、時間ステップを通じたデータの進化をパラメータ化し、ガウス分布への安定した収束を保証する。
確率拡散方程式
ノイズの影響下でのデータの連続的な進化を形式的に記述する確率微分方程式で、DDPMの離散プロセスはその離散化である。