拡散モデルの基礎と研究事例: Imagen - Qiita1. はじめに 深層学習ベースの有名な生成モデルとしては、GANやVAEなどがよく知られています。近年、これらとは異なるアプローチをとる生成モデルとして、拡散モデルに関する研究が盛んになっています。特に文献[6]では定量的評価・定性的評価の両面で、拡散モデルによる画像生成品質がBigGANを超えたと報告されました。画像生成以外でも、音声合成（文献[13], [20]）やテキスト処理（文献[12], [21]）、ロボット制御（文献[20]）などの種々のタスクへの応用事例が報告されており、ますます注目度の高い技術になっています。 本記事では、拡散モデルの代表であるdenoising diffusion probabilistic model(DDPM)による画像生成の理論的側面と、研究事例としてImagen [18]を紹介します。 2. 拡散モデルの基礎 2-1. 拡散過程・逆拡散過程の導入
