問題 No.412
拡散モデル（Diffusion Model）が従来のGANと比べて画像生成において優れていると言われる背景として、適切なものはどれか。
【正解の解説】
学習が非常に安定しており、GANで発生しやすい「モード崩壊」が起きにくい
正解です。敵対的生成ネットワーク(GAN)は生成器と識別器のバランスが崩れると特定の画像ばかり生成する「モード崩壊」が起きやすいですが、拡散モデルは段階的に画像を生成するため、より多様で安定した結果が得られます。
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【その他の選択肢の解説】
生成にかかる時間がGANよりも遥かに短く、数ミリ秒で完結する
誤りです。拡散モデルは何度もノイズを除去する手順を繰り返すため、計算負荷が高く、一般的にGANよりも生成時間が長くなります。
事前学習が一切不要で、ゼロから即座にモデルを作成できる
誤りです。拡散モデルも大量のデータを用いた事前学習が必要であり、ゼロから即座にモデルができるわけではありません。
画像生成の過程で、人間の美的感覚を直接入力できるため
誤りです。拡散モデルは確率的なノイズ除去過程を通じて学習するものであり、直接的な美的感覚の入力を仕組みの優位性とはしていません。