生成モデルとは
生成モデルとは、「AIが元画像を学習し、そのデータの特徴を持った新たなデータを生成するモデル」のことです。
例えばAIにあるイラストレーターの画像を訓練データとして与え、画像の特徴を学習させると、学習後のAIはそのイラストレーターの特徴を持つイラストを生成できるようになります。
同様のイメージで、人間の顔を学習させると、実際には存在しない空想上の人間の顔を、AIによってリアルに生成することも可能です。
生成モデルには「確率的生成モデル」という考え方があります。
確率的生成モデルとは、
「現実に存在するデータの裏側には、そのデータを生成するためのモデルがある」
という考え方です。
また、そのデータは確実性をもって生成されるわけではなく、一定の確率で揺らぎが発生する（確率分布が存在する）と考えられます。
例えば、ある1枚の猫の画像があった時、「その猫の画像は何らかの生成モデルによって生まれたものである」という前提で捉えるのが、確率的生成モデルの考え方です。
この時、猫の画像は100%現在の姿のまま生まれると決められていたわけではなく、一定の確率の揺らぎの中で生まれたとみなされます。
識別モデルとの違い
確率の考え方を用いた機械学習のモデルは、大きくは「識別モデル」と「生成モデル」の2つに分類されます。
識別モデルがデータを「線で分割して学習する」仕組みである一方、生成モデルはデータを「範囲で学習する」という違いがあります。
簡単な例として、赤いりんごと青いりんごが10個ずつあったとします。
識別モデルの場合、
「この線からこちら側には赤いりんごのデータがある」
「この線からあちら側には青いりんごのデータがある」
というように、カテゴリ別に条件付きで明確な線引きをします。
データをクラスで分類し、各クラス別に属する確率をモデルに落とし込んだものが識別モデルです。
一方の生成モデルの場合は、
「この辺りまでは赤いりんご（青いりんご）のデータがある範囲だ」
という認識の方法を取ります。
つまり、同系統のデータが分布している範囲をそれぞれ学習するのが生成モデルです。
識別モデルはカテゴリ別に分類してしまうため、「赤いりんご」「青いりんご」以上の結果は得られません。
しかし、生成モデルであれば「赤いりんごのデータ範囲と、青いりんごのデータ範囲の大体中間くらい」を予測することで、それぞれの特徴を持った全く新しいデータを生成できます。
生成モデルと識別モデルの違いをまとめると、下記のようになります。
識別モデルと生成モデルは逆のことをやっているに過ぎない、ということがわかるかと思います。
| 識別モデル | 生成モデル | |
|---|---|---|
| 目的 | データをクラスに分類する （データ→クラス） | 特定のクラスのデータを生成する （クラス→データ） |
| 例 | 犬や猫の画像データを識別（分類） | 「犬らしい」画像を生成 |
| 具体的なモデル | 決定木 ロジスティック回帰 サポートベクターマシン（SVM） ニューラルネットワーク | 隠れマルコフモデル ベイジアンネットワーク 変分オートエンコーダー（VAE） 敵対的生成ネットワーク（GAN） |
| 特徴 | 高次元→低次元 必要な学習データ：少 | 低次元→高次元 必要な学習データ：多 |
| 応用例 | 画像認識 | 画像の超解像 |
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GPT
GPTとは「Generative Pre-trained Transformer」の略称で、OpenAI社によって開発された、事前に学習させたデータをベースに、自然な文章を生成するための**大規模言語モデル（LLM）**です。
GPTは、Webページ・書籍・ニュース記事・雑誌・論文・Wikipediaなどから莫大な量の文章データで事前学習を行うことにより、文章中に含まれる単語・フレーズの出現パターンや、言葉の関連性を学習します。
そうして学習したパターンや関連性の情報をもとに、特定の言葉の後ろに確率的に続きそうな言葉を並べることで、人間が書いたような自然で文脈に合う「もっともらしい」文章が生成されるという仕組みです。
これまでに学習した単語の中から、次に並ぶ確率がいちばん高いと判断した言葉を選んで文章を作成しているにすぎないため、出力された情報が正しいかどうかは二の次で、真偽については保証されておらず、利用にあたっては十分な注意が必要です。
GPT登場以前の自然言語処理モデルでは、質の高い文章生成が難しかったのに対し、GPTは人間とほぼ同等レベルの自然な文章を生み出せるようになりました。
2022年にGPTをベースとした「ChatGPT」が公開されると、その卓越した対話能力から「テキスト生成AIの代名詞」とまで呼ばれるようになりました。質問への的確な回答や論理的な文章作成、コーディング、翻訳などまでカバーできる高い汎用性が評価されています。さらに最新モデル「ChatGPT-4o」では、応答の速度や精度が向上し、より人間に近い自然な会話が可能なレベルになっています。
【GPTを利用したテキスト生成の仕組み】
- ユーザーがテキストボックスに質問を入力・送信
- AIが質問の内容を解析し、最適な回答を自動で生成
- 生成した回答をユーザーに提供
VAE
VAEとは「Variational Autoencoder」の略称で、変分オートエンコーダーと呼ばれるディープラーニングによる画像生成モデルの一種です。
VAEは、入力された画像データの特徴量（対象データの特徴を表した変数）を学習し、その特徴を持った新しい画像を生成することができます。エンコーダーとデコーダーの2つの構造から構成されており、エンコーダーが入力データから特徴量を抽出し、デコーダーがその特徴量から実際の画像を生成します。
例えば、あるイラストレーターの作品を大量に学習させると、VAEはそのイラストレーターの作風や絵柄に似た新たなイラストを生み出すことができます。
また、VAEは複雑性が高い画像の特徴を捉えることにも適しているため、構造が複雑な工業製品の異常検知などにも利用されています。
【VAEのコンテンツ生成プロセス】
- 学習用データをAIに供給
- AIが与えられたデータから特徴を学習
- 学習したデータの特徴をもとに、全く新しいコンテンツを生成
- 生成したコンテンツをユーザーに提供
GAN
GANとは「Generative Adversarial Networks」の略称で、敵対的生成ネットワークと呼ばれるディープラーニングによる画像生成モデルの一種です。VAEとは異なる仕組みを持っています。
GANは、ジェネレーター（生成器）とディスクリミネーター（識別器）と呼ばれる2つのニューラルネットワークから構成されています。
ジェネレーターが偽物の画像を生成し、ディスクリミネーターがその画像が本物か偽物かを判別する、という対立関係にあります。
ジェネレーターとディスクリミネーターが対立（敵対）しながら学習を繰り返すことで、徐々に高品質な画像生成が可能になっていくという仕組みがGANです。
GANは生成される画像の品質が高いことが大きな利点ですが、学習が不安定になりやすいことや、モード崩壊と呼ばれる現象への対処が課題とされています。しかし近年の技術進歩により、これらの課題も徐々に解決されつつあります。
【GANのコンテンツ生成プロセス】
- ランダムなノイズから「ジェネレーター」を生成
- 学習用の正しいデータである「ディスクリミネーター」を用意
- 「ジェネレーター」と「ディスクリミネーター」を繰り返し比較し、「ジェネレーター」の精度を高める
- 十分に精度が高まった画像を出力
拡散モデル
拡散モデルは、GANの進化系ともいえるモデルで、GANよりもさらに解像度の高い画像を生成することが可能です。
拡散モデル（Diffusion Model）は、元の画像データにランダムノイズを徐々に加えていった後、そこからノイズを少しずつ取り除いていくことで、元の画像を再構築する手法です。
ノイズを加える「拡散過程」と、ノイズを取り除く「生成過程」を繰り返し行うことで、より高精細な画像が生成可能になります。
拡散モデルを採用した画像生成AIのサービスとしては、「Stable Diffusion」「DALL・E2」「DALL・E3」などが知られています。ユーザーが入力したテキスト指示に基づき、自然な絵画やイラスト、写真などをリアルに生成してくれます。
【拡散モデルのコンテンツ生成プロセス】
- 学習用の画像にノイズを付加
- ノイズを除去し、元の画像を復元
- 1～2のプロセスを繰り返し、高精度な画像を生成
生成AIを効率よく学習する方法
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