出版社内容情報
テキストに対応する画像を生成する――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の技術が注目されている。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。その数理の心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。
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
著者等紹介
岡野原大輔［オカノハラダイスケ］
１９８２年生まれ。２０１０年東京大学大学院情報理工学系研究科博士課程修了、情報理工学博士。２００６年Ｐｒｅｆｅｒｒｅｄ Ｉｎｆｒａｓｔｒｕｃｔｕｒｅを共同で創業、２０１４年Ｐｒｅｆｅｒｒｅｄ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ（ＰＦＮ）を共同で創業。ＰＦＮ代表取締役最高研究責任者およびＰｒｅｆｅｒｒｅｄ Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ Ｃｈｅｍｉｓｔｒｙ代表取締役社長を務める（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
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