問題 No.83
画像生成AIなどで広く使われている手法である。元の画像に対して段階的に微小なガウスノイズを加えていき、最終的に完全なノイズにする「順過程（拡散過程）」と、そのプロセスを逆向きにたどり、ノイズから元の綺麗な画像を少しずつ復元（除去）していく方法をニューラルネットワークに学習させる「逆過程」で構成される高品質な生成モデルはどれか。
【正解の解説】
拡散モデル
拡散モデル（Diffusion Model）は、画像にノイズを混ぜていく過程と、逆にノイズから元の絵を復元する過程を学習します。現在、ChatGPTの画像生成などで活用されている高品質なモデルです。
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【その他の選択肢の解説】
VAE
VAE（変分オートエンコーダ）は、入力データを一旦小さな情報の塊（潜在空間）に圧縮し、そこから復元することで新しいデータを生成する手法です。拡散モデルとはアプローチが異なります。
GAN
GAN（敵対的生成ネットワーク）は、偽物を作る生成器と、それを見破る識別器を競わせることで精度を高める手法です。ノイズを徐々に消していく拡散モデルの仕組みとは異なります。
自己符号化器
自己符号化器は、データを圧縮して復元する基本的な枠組みを指します。拡散モデルはこれを発展させ、ノイズを段階的に消すという特殊な過程を学習するモデルです。