Скачать или смотреть 拡散モデルとControlNet：AIがノイズから画像を生成する仕組みを解説

AIはどのようにして「ノイズ」から美しい画像を作り出すのでしょうか？
この動画では、画像生成AIの中心技術である 拡散モデル（Diffusion Model） と、構図やポーズを自在に操る ControlNet の仕組みを、わかりやすく紹介します。

※本動画はNotebookLMを使ってわかりやすさを重視して解説しています。読み方や細部の正確性については、以下の代表的な論文をあわせてご参照ください。

参考文献

1. 基礎となる論文

Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM)
Jonathan Ho, Ajay Jain, Pieter Abbeel (NeurIPS 2020)

Score-Based Generative Modeling (SDE)
Yang Song, Jascha Sohl-Dickstein, et al. (ICLR 2021)

2. 発展・高性能化の代表論文

Improved Denoising Diffusion Probabilistic Models
Alex Nichol, Prafulla Dhariwal (ICML 2021)

Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis
Prafulla Dhariwal, Alex Nichol (NeurIPS 2021)

3. 最近の応用・実用化に関する論文

Latent Diffusion Models (LDM, Stable Diffusion)
Robin Rombach, Andreas Blattmann, et al. (CVPR 2022)

ControlNet
Lvmin Zhang, et al. (2023)

4. サーベイ

A Survey on Diffusion Models for Generative AI (2023–2024, arXiv)

日本語

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英語

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