画像生成AIの拡散モデルとは？新人エンジニア向け解説

2025年3月5日 2025年3月5日山崎講師

山崎講師

こんにちは。ゆうせいです。

最近の画像生成AIは、写真のようにリアルな画像を作り出すことができます。その技術の中心にあるのが拡散モデル（Diffusion Model）です。

「拡散ってどういうこと？」
「GAN（敵対的生成ネットワーク）とは何が違うの？」

こういった疑問に答えながら、拡散モデルの仕組みを分かりやすく解説します！

拡散モデルとは？

簡単に言うと…

拡散モデルは、ノイズを加えた画像を少しずつ元の画像に戻していくことで、新しい画像を生成するAIモデルです。

例えば、ぼやけた写真を徐々に鮮明にしていくイメージに近いです。

どうして「拡散」なのか？

拡散モデルは「拡散（ノイズを加える）」→「復元（ノイズを除去する）」という2つのステップを使います。

前処理（Forward Process / 拡散過程）
- 画像に少しずつノイズを加えて、最終的には完全にランダムなノイズ画像にする。
画像生成（Reverse Process / 逆拡散過程）
- ノイズ画像から少しずつ元の画像に近づけて、新しい画像を生成する。

これを「拡散過程」と「逆拡散過程」と呼びます。

拡散モデルの仕組みを図解！

① 拡散過程（ノイズを加える）

普通の画像にランダムなノイズを少しずつ足していきます。
繰り返すと、最終的には何が描かれていたのかわからないノイズ画像になります。

ステップ	画像
元の画像	🏞（景色）
途中	🎨（ぼんやり）
最後	🌫（ノイズ）

② 逆拡散過程（ノイズを除去する）

AIは「どんなノイズが加えられたか」を学習し、ノイズを除去しながら新しい画像を作成します。
このプロセスを何度も繰り返すことで、完全に新しい画像が生成されます！

ステップ	画像
ノイズ画像	🌫（ノイズ）
途中	🎨（ぼんやり）
最後	🏞（新しい景色）

GAN（敵対的生成ネットワーク）との違い

拡散モデルとよく比較されるのがGAN（Generative Adversarial Network, 敵対的生成ネットワーク）です。

項目	拡散モデル	GAN
学習方法	ノイズ除去の学習	生成AIと判定AIの対決
生成プロセス	逐次的に画像を修正	一気に画像を生成
画像の品質	高品質・細かい調整が可能	高速だが、モード崩壊（多様性が低い）しやすい
生成時間	遅い（数秒～分）	速い（数ミリ秒）

GANは「偽物を作るAI」と「本物か偽物か判定するAI」を競わせることで、リアルな画像を生成します。一方、拡散モデルは「ノイズ除去」の仕組みを利用して画像を作ります。

拡散モデルの方が時間はかかるものの、品質が高く、安定した画像を生成できるのが特徴です。

拡散モデルの活用事例

拡散モデルは、さまざまな分野で活用されています。

① 画像生成AI（Stable Diffusion, DALL·E など）

最も有名なのがStable DiffusionやDALL·Eなどの画像生成AIです。テキストを入力すると、それに合った画像を生成できます。

例えば、「宇宙に浮かぶ猫の街」と入力すると、拡散モデルがノイズを除去しながら、それらしい画像を生成します。

② 画像修復・超解像（Super-Resolution）

古い写真や低解像度の画像を復元するのにも使われます。ぼやけた画像から鮮明な画像を作り出すことができます。

③ 医療画像解析

MRIやCT画像のノイズを除去し、病気の診断精度を向上させるためにも利用されています。

まとめ：拡散モデルのポイント

ノイズを加えて拡散し、逆にノイズを取り除いて画像を生成するモデル
GANと比べて高品質な画像が生成できるが、処理に時間がかかる
Stable DiffusionやDALL·Eなどの画像生成AIで広く活用されている

拡散モデルは、これからの画像生成AIの主流になっていくと考えられています。
新人エンジニアの皆さんも、この仕組みを理解しておけば、最新のAI技術に対応できるはずです！

今後は、拡散モデルの最適化や計算の高速化が課題になります。興味があれば、PyTorchやTensorFlowを使った拡散モデルの実装にも挑戦してみてください！

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投稿者プロフィール

山崎講師代表取締役

セイ・コンサルティング・グループ株式会社代表取締役。
岐阜県出身。
2000年創業、2004年会社設立。
IT企業向け人材育成研修歴業界歴20年以上。
すべての無駄を省いた費用対効果の高い「筋肉質」な研修を提供します！
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