拡散モデルを解き明かす：DALL-EとMidjourneyの裏側にある技術

ChatGPTのような大規模言語モデルに代表される生成型人工知能の最近の爆発的な普及は、主流に新たなイノベーションの波をもたらしました。テキスト生成にとどまらず、これらの強力なAIシステムは、私たちが視覚コンテンツを作成する方法を変革し、DALL-EやMidjourneyといったツールを生み出しています。これらの人気プラットフォームは、シンプルなテキストプロンプトから複雑な画像を生成する能力で称賛されていますが、何もないところから何かを生み出しているわけではありません。その代わりに、拡散モデルとして知られる洗練された基盤技術に基づいて動作しています。

拡散モデルの核心は、学習例に合致する新しいデータを生成するために設計された、生成型AIアルゴリズムの一種です。画像生成の場合、これは様々な入力から斬新なビジュアルを構築することを意味します。これまでの生成方法とは異なり、拡散モデルは独自の2段階プロセスで動作します。まずデータに体系的にノイズを導入し、次にそのノイズを除去することを綿密に学習し、効果的に破損した画像を最終製品に精製します。これらは高度な「ノイズ除去」エンジンと見なすことができます。

拡散モデルの概念的基盤は、Sohl-Dicksteinらが2015年に行った画期的な研究から生まれました。彼らは、「制御された順方向拡散プロセス」を通じてデータを純粋なノイズに変換し、その後、このプロセスを逆転させて元のデータを再構築するモデルを訓練するというアイデアを導入しました。これに基づいて、Hoらが2020年に現代の拡散フレームワークを発表し、この分野を大幅に進歩させ、生成敵対的ネットワーク（GANs）のような以前の支配的なモデルさえも凌駕する高品質な画像を生成できるようになりました。

最初の重要な段階である順方向（または拡散）プロセスでは、画像の段階的な破損が行われます。データセット内の鮮明な画像から始まり、数百または数千にも及ぶ多数のステップを経て、ごくわずかなノイズが段階的に追加されます。各反復で、画像は徐々に劣化し、最終的にはランダムな静的ノイズと区別がつかなくなります。このプロセスは数学的にマルコフ連鎖としてモデル化され、各ノイズバージョンは直前の状態にのみ依存することを意味します。この段階的な劣化の根拠は、単一の突然の変換ではなく、非常に重要です。これにより、モデルはノイズの多いデータからノイズの少ないデータへの微妙な移行を学習することができ、純粋なランダム性から画像を段階的に再構築する能力を身につけます。ノイズが導入される速度は「ノイズスケジュール」によって制御され、これは様々です。線形スケジュールはノイズを安定して追加する一方、コサインスケジュールはより段階的にノイズを導入し、画像の特性をより長期間保持します。

順方向プロセスの後、逆方向（またはノイズ除去）プロセスは、モデルを強力な画像生成器に変えます。この段階は順方向プロセスの逆です。モデルは純粋なガウスノイズ（完全にランダムな画像）から始まり、ノイズを繰り返し除去して新しい画像データを再構築します。この目的のために、U-Netと呼ばれる特殊なニューラルネットワークアーキテクチャが訓練されます。訓練中、U-Netは順方向プロセス中に加えられたノイズ成分を予測することを学習します。逆方向プロセスの各ステップで、現在のノイズ画像と対応するタイムステップを使用して、ノイズをどのように減らすかを予測し、徐々に鮮明な画像を明らかにします。モデルの熟練度は、予測されたノイズと実際のノイズとの間の不一致を測定する、平均二乗誤差などの損失関数を最小化することによって磨かれます。この段階的なノイズ除去アプローチは、GANsのような以前のモデルと比較して、より高い安定性と信頼性の高い生成パスを提供し、より表現力豊かで解釈可能な学習結果につながります。完全に訓練されると、新しい画像を生成するには、純粋なノイズの開始点からこの学習された逆方向プロセスを実行するだけです。

DALL-EやMidjourneyのようなテキストから画像へのシステムでは、逆方向プロセスはテキスト条件付けによってガイドされます。このメカニズムにより、ユーザーは自然言語プロンプトで画像生成に影響を与え、出力がランダムなビジュアルを生成するのではなく、テキスト記述に合致するようにします。これは、まずCLIP（Contrastive Language–Image Pre-training）のような事前学習済みテキストエンコーダを使用して、テキストプロンプトを数値表現、つまり「ベクトル埋め込み」に変換することで実現されます。この埋め込みはその後、拡散モデルのアーキテクチャに、通常はクロスアテンションと呼ばれるメカニズムを介して供給されます。クロスアテンションにより、モデルはテキストプロンプトの特定の部分に焦点を合わせ、各ノイズ除去ステップで画像生成プロセスをプロンプトのセマンティクスに合わせることができます。これは、これらのプラットフォームが人間の言語を魅力的な視覚芸術に変換することを可能にする基本的な架け橋です。

DALL-EとMidjourneyはどちらも拡散モデルに基づいていますが、その技術的な応用と結果として生じる芸術的なスタイルには微妙な違いが見られます。DALL-Eは一般的に、テキスト条件付けのためにCLIPベースの埋め込みによってガイドされる拡散モデルを採用しており、無条件出力とテキスト条件付け出力のバランスを取る分類器フリーガイダンスなどの技術を通じてプロンプトへの忠実性を強調しています。一方、Midjourneyは独自の拡散モデルアーキテクチャを特徴としており、より高いリアリズムとより様式的な解釈のために最適化された微調整された画像デコーダが含まれていると報じられています。これはしばしば、Midjourneyがより簡潔なプロンプトで優れており、潜在的により高いデフォルトのガイダンススケールを利用するのに対し、DALL-Eは拡散パイプラインに入る前に処理することで、より長く複雑なテキスト入力も通常管理できることを意味します。

最終的に、拡散モデルは現代のテキストから画像へのシステムの礎石としての地位を確立しました。順方向および逆方向の拡散プロセスの優雅な相互作用を、洗練されたテキスト条件付けによって補完することで、これらのモデルは抽象的なテキスト記述を全く新しい、視覚的に豊かな画像に変換し、創造的なAIの限界を押し広げています。