こんにちは、CTO室リサーチャーの長山と申します。 モルフォでは毎週金曜日に持ち回りで論文紹介等を行うJournal Clubという取り組みを行っています。 今回は、私がその場で発表したSchrödinger Bridge(シュレーディンガー橋; SB)という確率論的生成モデルスキームの解説スライドを公開いたします。 Stable DiffusionやMidjourneyに代表されるような画像生成AI手法は、ここ一年間で目覚ましい発展を遂げたことは記憶に新しいと思います。 その原動力となった基礎技術の一つが拡散モデル(Diffusion Models)です。 拡散モデルとは、データからノイズへと徐々に崩壊するような過程を学習し、その逆過程(すなわちノイズ除去)をシミュレーションすることで目標のデータを創り出すような手法と説明することができます(図1)。 高い生成品質かつ安定した学習を実現で
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