画像などを生成するモデルの説明として、適切なものはどれか。

正解：C. 拡散モデルは、データに雑音を少しずつ加える過程を考え、その雑音を段階的に取り除く処理を学習して、雑音から画像を生成する

GANは、データを作る生成器と、本物のデータか生成器が作ったデータかを見分ける識別器の2つを、互いに競わせるように交互に学習します。拡散モデルは、データに雑音を少しずつ加えていく過程を逆にたどるように、各段階で雑音を推定して取り除くネットワークを学習し、純粋な雑音から段階的にデータを生成します。拡散モデルは生成に多くの段階の計算が必要ですが、学習が安定しやすく、多様で質の高い画像を作りやすい方法です。

• A. GANでは、生成器と識別器の両方を交互に学習します。
• B. 拡散モデルは雑音を取り除く計算を多くの段階にわたって繰り返すので、生成の計算は一般にGANより多くなります。
• C. 正しい。雑音を段階的に取り除く処理を学習して、雑音からデータを作ります。