画像生成ＡＩの理論と実践：Stable Diffusion の中では何が起こっているのか、イラストで解説
画像生成ＡＩの中では一体、何が起こっているのでしょうか？DiffusionモデルからTransformerまで、画像生成をしながら、その理論をイラストで学びます。ツール・GPU・高級PCは不要です。
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What You Will Learn!
- Stable Diffusionの理論をイラストで学びます。論文の内容を分かりやすく解説します。
- 画像生成技術の応用も学びます。Image to Image や、Inpainting は必見です。
- Stable Diffusionの構成要素であるVAEや潜在空間、U-Net、CLIPについて学びます。
- Attention is All You Need の論文にあるTransformerについて、イラストで解説します。
- Python言語に触れることができます。
Description
画像生成ＡＩの中でも、一般の人たちが自由に使えるがStable Diffusion について、どのような仕組みになっているのか、イラストで解説していきます。主に、機械学習入門者を対象としていますが、すぐに動かせる教材を用意しておりますので、興味のある方なら、どなたでも受講可能です。コース前半（第１部）は、まだStable Diffusionを触ったことのない方のためによういしました。既に、Stable Diffusionを動かしたことのある方は、コース後半（第２部）から受講してもいいでしょう。ただし、第１部の「肖像画の生成」と「Inpainting」は必見です。
Stable Diffusionを動かすためには、特殊なツールをパソコンにインストールしたり、GPUというハードウェア・アクセラレータが必要ですが、この講座では、Google Colaboratory という、Google社の提供する、無料の環境で動かしますので、事務用のノートパソコンでも動かせます。
最後に、Attention と、それによって構成されるTransformer についても学びます。ChatGPTもこのアーキテクチャーを使っています。一度挫折した人も、ここでやり直しましょう。
Who Should Attend!
- ＡＩで生成される写真画像やイラストに興味のある方。
- 画像生成ＡＩの理論に興味のある方