問題 No.38
生成AIにおいて、GANはリアルな画像を生成できる反面、学習が非常に不安定で「モード崩壊（同じような画像しか生成されなくなる現象）」を起こしやすいという致命的な課題がある。画像に対して段階的にランダムなノイズを加えていくプロセスをあらかじめ定義し、モデルには「そのノイズを逆ステップで少しずつ綺麗に除去していく（復元する）プロセス」を学習させることで、極めて高品質で多様な画像を安定して生成できるようになった最新の生成モデルはどれか。
【正解の解説】
Diffusion Model
Diffusion Modelは、画像にノイズを加える拡散過程と、逆にノイズを除去する逆拡散過程を学習することで、非常に高品質で多様な画像を生成できる最新の手法です。
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【その他の選択肢の解説】
DCGAN
DCGANは、GANにCNNを取り入れて画像を生成するモデルですが、モード崩壊の課題が残っています。
CLIP
CLIPは、画像とテキストを関連付けて学習するモデルであり、画像生成そのものを主軸とした手法ではありません。
Cycle GAN
Cycle GANは、ドメイン(スタイルのようなもの)を変換するためのGANの派生手法であり、高品質な生成モデルとしての Diffusion Model とは目的が異なります。