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AI用語集

人工知能の完全辞典

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拡散モデル

ガウシアンノイズを徐々に加えてデータを破損させ、その拡散プロセスを逆転させることを学習することで復元する生成的アーキテクチャ。これらのモデルは、ランダムなサンプルを反復的にノイズ除去することで高品質な画像生成に優れている。

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拡散ランダムウォーク

連続的なガウス増分の蓄積による潜在空間内のデータ進化を記述する数学的モデル。この定式化により、破損プロセスとその統計的特性の解析的特徴付けが可能となる。

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反復的ノイズ除去

初期ノイズからデータを再構築するために逆時間軸上で連続的にノイズ除去ステップを適用する生成手順。各反復は残留ノイズの一部を除去することで、生成サンプルの品質を段階的に洗練させる。

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変分下限

拡散モデルの学習時に最適化される変分目的関数で、データの対数尤度の下限を保証する。この定式化により、逆拡散プロセスのパラメータの安定かつ効率的な推定が可能となる。

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ランジュバン再サンプリング

スコア推定を用いて対象データ分布を探索するランジュバン力学に基づくサンプリング手法。この方法は現代の拡散モデルにおけるノイズ除去プロセスの理論的基盤を構成する。

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