human
安定した拡散やDALLE2のようなAISを画像化するテキストはどのように機能しますか？
gpt
テキスト間AIシステムにはさまざまな種類があります。ただし、安定した拡散とDall-E 2の場合、両方のシステムは拡散モデルを使用して画像を生成します。拡散モデルの簡単な説明は、画像にノイズを追加して削除することで機能することです。トレーニング中に、トレーニング入力にノイズが追加され、モデルがこのプロセスを逆転させ、トレーニング中にノイズを削除することにより画像を生成できるようにします。
human
これをより詳細に説明し、それぞれの異なる側面の例を提供できますか？
gpt
もちろん！拡散モデルの説明をさまざまな側面に分解し、それぞれの例を提供します。

拡散モデルとは：拡散モデルは、ノイズを追加および削除して画像を生成するプロセスを使用する生成モデルの一種です。彼らは画像の大きなデータセットでトレーニングされ、トレーニング画像に似た新しい画像を作成することを学びます。イメージにノイズを追加するプロセスは、画像を「拡散」と呼ばれ、画像からノイズを削除するプロセスは、画像を「非難する」と呼ばれます。

ノイズの追加：トレーニング中に、モデルはトレーニング入力（画像）にノイズを追加します。このノイズは、ランダムピクセル値、ランダム変換、または両方の組み合わせの形式である可能性があります。ノイズを追加する目的は、モデルに騒々しい入力から元のクリーン入力へのマッピングを学習させることです。これを行うことにより、モデルは画像の根底にある構造を認識し、トレーニング画像に似た新しい画像を作成することを学びます。

例：猫のトレーニング入力画像があるとしましょう。この画像を拡散するために、モデルは画像にランダムなピクセル値を追加し、ぼやけたり歪んだりします。トレーニング中、モデルはこの画像を非公開にし、トレーニング入力に似た猫のきれいな画像を生成することを学びます。

ノイズの削除：推論中、モデルは入力からノイズを削除して新しい画像を生成します。ノイズを除去するプロセスは、本質的にトレーニング中にノイズを追加するプロセスの逆です。入力からノイズを削除することにより、モデルはトレーニング入力に似た画像を生成し、画像の根底にある構造をキャプチャします。
例：騒々しい入力画像があり、モデルを使用してクリーンな画像を生成したいとします。モデルは、トレーニング中に学んだ情報を使用して、入力からノイズを削除します