拡散モデル : データ生成技術の数理

著者

• 岡野原, 大輔 オカノハラ, ダイスケ

書誌事項

拡散モデル : データ生成技術の数理

岡野原大輔著

岩波書店, 2023.2

タイトル別名

Diffusion models

タイトル読み

カクサン モデル : データ セイセイ ギジュツ ノ スウリ

注記

参考文献: p129-132

索引: p133-134

内容説明・目次

内容説明

多様で高品質な画像を生成し、人々を驚かせているアプリケーションは、どのような理論と技術により可能になったのか。従来は困難であった高次元のデータを創り出す生成モデルが注目されている。現在、最高の性能を発揮し、画像・動画・音声・化合物の生成など、多様な応用が期待されているのが拡散モデルである。その数理の本質から課題までを世界に先駆けて解説し、理論のさらなる発展を追究する。

目次

• １　生成モデル（生成モデルとは何か；エネルギーベースモデル・分配関数　ほか）
• ２　拡散モデル（スコアベースモデルとデノイジング拡散確率モデル；スコアベースモデル　ほか）
• ３　連続時間化拡散モデル（確率微分方程式；ＳＢＭとＤＤＰＭのＳＤＥ表現　ほか）
• ４　拡散モデルの発展（条件付き生成におけるスコア；分類器ガイダンス　ほか）
• ５　アプリケーション（画像生成・超解像・補完・画像変換；動画・パノラマ生成　ほか）
• 付録

「BOOKデータベース」 より

詳細情報

• NII書誌ID(NCID): BD00778548
• ISBN:
  • 9784000063432
• 出版国コード: ja
• タイトル言語コード: jpn
• 本文言語コード: jpn
• 出版地: 東京
• ページ数/冊数: xiii, 134p
• 大きさ: 22cm
• 分類:
  • NDC9 : 007.13
  • NDC10 : 007.13
  • NDLC : MA216
  • NDC10 : 417
• 件名:
  • BSH : 機械学習
  • NDLSH : 数学的モデル
  • NDLSH : 機械学習