安定した拡散やDALLE2のような画像AIのテキストへの拡散モデルは、ノイズを画像に導入し、ノイズを除去するためにモデルを教えることによりトレーニングされます。トレーニングプロセスには、画像の大規模なデータセットと対応するテキストの説明が含まれます。

トレーニングプロセスを開始するために、モデルにはノイズの多い画像が与えられます。これは、ランダムノイズが追加された画像です。次に、モデルをトレーニングして、ノイズを除去し、トレーニングデータセットの元の画像に似たクリーンで高解像度の画像を生成します。これは、生成された画像を元の画像と比較し、生成された画像が元の画像にできるだけ近いまで調整することによって行われます。

モデルがトレーニングされたら、完全にノイズの多い画像から始めて徐々にノイズを削除することにより、新しい画像を生成するために使用できます。テキストの説明はモデルに入力され、モデルはテキストの情報を使用してノイズの削除を導き、最終的な高解像度画像を生成します。

要約すると、テキストから画像への拡散モデルは、ノイズの多い画像から始まり、モデルを教えてノイズを削除してクリーンで高解像度の画像を生成することによってトレーニングされます。最終的な画像は、完全に騒々しい画像から始めて、テキストの説明に導かれて徐々にノイズを削除することによって生成されます。
Diffusion models in text to image AIs like stable diffusion and Dalle2 are trained by introducing noise into images and then teaching the model to remove the noise. The training process involves using a large dataset of images and corresponding text descriptions.

To start the training process, the model is given a noisy image, which is an image with random noise added to it. The model is then trained to remove the noise and generate a clean, high-resolution image that is similar to the original image in the training dataset. This is done by comparing the generated image to the original image and making adjustments until the generated image is as close as possible to the original image.

Once the model is trained, it can be used to generate new images by starting with a completely noisy image and gradually removing the noise. The text description is inputted into the model, and the model uses the information in the text to guide the removal of the noise and generate a final, high-resolution image.

In summary, diffusion models in text to image AIs are trained by starting with noisy images and teaching the model to remove the noise to generate clean, high-resolution images. The final images are generated by starting with a completely noisy image and gradually removing the noise, guided by a text description.