拡散モデル（高度）

拡散モデルとは、データにガウスノイズを少しずつ加えていく順過程と、そのノイズを段階的に除去して元のデータを復元する逆過程を学習させることで、新しいデータを生成する確率的な生成モデルです。この手法は、物理学における拡散現象の数理モデルを応用しており、マルコフ鎖という確率過程に基づいています。モデルはノイズの予測を学習することで、ランダムなノイズから高精細な画像や音声などの複雑なデータ分布を推定し、高品質な生成を実現します。従来の生成モデルと比較して、学習の安定性と生成されるデータの多様性に優れており、現在の生成AI技術を支える中核的なアルゴリズムとして広く活用されています。