[書評] 拡散モデル データ生成技術の数理 ー 目覚ましい画像生成の発展の裏側を知りたい人へ - まったり勉強ノート
どんな本か？ Stable Diffusionをはじめとした画像生成技術が劇的に進化して実際に人が書いたような絵が生成できるようになり、画像生成を使ってみたという話をよく聞くようになりました。このStable Diffusionなどの画像生成技術を大きく進歩させた技術が今回の本で紹介されている「拡散モデル」です。 この本ではこの拡散モデルの背景にある数式をわかりやすく説明してくれています。また、拡散モデルの応用先として画像生成が有名ですが、他の生成モデルにはない拡散モデルならではの特徴とその特徴が生かされた他の生成モデル（例えば化合物とか）についても説明がされています。 どんな人におすすめか？ この本は以下のようなことに興味ある人が最初に読むと良い本かなと思います。 Stable Diffusionはどういう数学的背景がどうなっているのか?知りたい 拡散モデルについて知らないけど、何に使え
PyTorchでGPUの計算時間を正しく計測する - まったり勉強ノート
測定結果 結果として、間違った測定方法だとCPUとGPUを比較すると「1883倍速くなりました！」という主張をしてしまうことになります。ちなみにGPUで1000倍なんて数字が出てきたら確実にどこか間違えています。実際、今回のケースでは本当は「約59倍速くなりました！」というのが正しい結果になります。 torch.cuda.synchronize()とtorch.cuda.Eventを使った場合の違い 今回torch.cuda.synchronize()とtorch.cuda.Event の2種類を紹介しました。場合によっては使い分けをしたほうがいいのでこの二つの違いを説明していきます。 torch.cuda.synchronize() を利用した場合、簡単なので測定しやすいのでいいので、ぱっと測定したい場合はこちらの方法が楽でよいかと思います。ただ、こちらの方法はkernel関数の発行と測
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