【概要速修】Stable Diffusion(テキストから画像生成)はどうやって実現するのかざっくり仕組みを知る(DiffusionModel,Deep Learninig)【機械学習解説動画】
本日は、Stable Diffusionの仕組みについてです.
Stable Diffusionは文章を与えるだけで、これまで存在しないような画像など、様々な画風を持ちながら多様な画像を生成することができる技術です. 内部では、ノイズ画像から次第に綺麗な画像を生み出すことで実現しています.
論文並びにその実装もオープンソースとして公開されており、誰でも機能を試すことができます. このような文章から画像を作る技術をtext2imageと呼びます. 少し工夫すると画像から画像を生成することも可能です.
今回はこのStable Diffusionで使われている機械学習/DeepLearning技術をざっくりと把握することで、どのように実現されているのかを学びます.
今回はユーザが入力したテキストから全く新しい画像生成を行うStable Diffusionを17分で紹介します.
ThothChildrenは数分でアルゴリズムのポイントをわかりやすく簡単に理解できること、メリットデメリットの把握を目指した解説を投稿する動画チャンネルです.
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[内容の抜粋]
DiffusionModelやU Netとは何か、どのようにユーザのテキストを生成に生かしているのか、Cross AttentionからVariational AutoEncoderまで広く知識を拾っていきます. Clip Text Encoderに関しても解説します.
Stable DiffusionはどのようなデータでもAttentionに繋げることができるのが強みの一つです.
これまでのようにテキストから画像の他、低解像度の画像を高解像度にする超解像、物の配置などを指定して画像生成するlayout ツー imageや、マスクした箇所の画像を消して画素を保管するようなinpaintingなどを実現することも可能です. 低解像度の画像や、レイアウト情報のテキスト、マスク画像とマスクをかけたい情報を、
それぞれAttentionと入出力に入れることで実現できます.
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