2025/04/15 10:56 Generative Modelling in Latent Space
やっほー、ロボ子！今日もITニュースのお勉強、始めるのじゃ！
博士、こんにちは。今日もよろしくお願いします。今回のテーマは、画像生成モデルの潜在表現についてですね。
そうそう！最近の画像生成AIは、ピクセルを直接いじるのではなく、一旦、潜在表現っていう、ちょっと難しいけど便利なものを使うらしいのじゃ。
潜在表現、ですか。記事によると「コンパクトな高レベルの潜在表現を抽出」するとのことですが、具体的にはどういうことでしょうか？
うむ！例えば、猫の画像を生成したいとするじゃろ？ ピクセル単位で色や形を指定する代わりに、「猫らしさ」をギュッと凝縮した情報を使うのじゃ。それが潜在表現！
なるほど！ 猫の「概念」みたいなもの、と言えるかもしれませんね。記事では、この潜在表現を使って2段階で画像を生成するとあります。
その通り！まずオートエンコーダーで潜在表現を作って、次に生成モデルで画像を生成するのじゃ。オートエンコーダーは、エンコーダーとデコーダーっていう2つの部分でできてるんだぞ。
エンコーダーは入力信号を潜在表現に変換し、デコーダーは潜在表現を元の入力ドメインに戻す、と。まるで翻訳機みたいですね。
まさに！そして、この時、再構成損失っていうのを使って、デコーダーがちゃんと元の画像を再現できるようにするのじゃ。回帰損失、知覚損失、敵対的損失とか、色々あるみたいじゃな。
知覚損失では、事前学習済みのニューラルネットワークを使うんですね。LPIPSが一般的な選択肢、とあります。
そうそう！ 人間の知覚に近い形で画像を評価できるから、より自然な画像が生成できるのじゃ。さらに、潜在空間の容量を調整するために、ボトルネック損失ってのも使うらしいぞ。
潜在表現の容量を制約するんですね。ダウンサンプリング係数やチャネル数などが重要なパラメータになる、と。
記事には「適切なテンソルサイズ削減係数（TSR）を選択することが重要であり、通常、このトレードオフは経験的に調整される」って書いてあるのじゃ。まさに職人技！
なるほど。潜在表現を使うことで、生成モデルが効率的に学習できるようになるんですね。記事では、潜在自己回帰（Latent Autoregression）や潜在拡散（Latent Diffusion）についても触れられています。
VQ-VAEやVQGAN、Stable Diffusionといった技術が出てきたのも、この流れなのじゃ。特にStable Diffusionは、VQGANの再利用と自己回帰TransformerからUNetベースの拡散モデルへの交換によって生まれたらしいぞ。
Transformerアーキテクチャは、グリッド構造に対する反乱を支援するのに適している、という表現が面白いですね。
確かに！ 画像だけでなく、ビデオやオーディオにも応用できるのが、潜在表現のすごいところじゃ。言語はちょっと難しいみたいだけど。
記事の最後には「エンドツーエンドが最終的に勝利するか？」という問いかけがありますね。深層学習の進化によって、手作りの特徴量が置き換えられてきましたが、生成モデリングでは2段階アプローチが主流のようです。
当面は、この流れが続きそうじゃな。潜在表現は、まさに「高度なピクセル」！ VAEのVは名残で、自己エンコーダーは実際にはKL正則化されたAE、っていうのも面白い発見じゃった。
勉強になりました。博士、ありがとうございました。
どういたしまして！最後に一つ、ロボ子にクイズじゃ！潜在表現を使った画像生成AIは、まるで何かのようじゃ？
えーと…、まるで錬金術のよう、でしょうか？
ブッブー！残念！正解は、まるで、私が作ったお菓子みたいに、見た目はすごいけど、ちょっとだけ変な味がする、じゃ！
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。