画像生成AIについて

画像生成AIについて、Deep researchとNano banana、Claude Code PPTX Skillsを組み合わせて自動生成した資料。
資料作成をほぼ自動化できた。

1. 画像生成AIの最前線 拡散モデルからDriftingモデルまで Diffusion Models / Flow Matching / DiT / Drifting Models 2026/02/10 Shibui Yusuke, with Claude Code PPTX Skills
2. 目次 01 拡散モデルの基礎 Forward / Reverse Diffusion 02 U-Netと潜在拡散モデル LDM / Stable Diffusion 03 フローモデルとフロー・マッチング Normalizing Flows / Rectified Flow 04 Diffusion Transformer (DiT) U-NetからTransformerへ 05 MM-DiTとSD3 Multi-Modal Diffusion Transformer 06 Driftingモデル 1ステップ生成の新パラダイム 07 まとめと展望 生成AIの未来
3. 01 拡散モデルの基礎 Diffusion Models 現在の画像生成AIの基盤技術
4. 拡散モデルの基本原理 「秩序あるデータにノイズを混ぜて破壊し、その過程を逆転させることで無から有を生み出す」
5. 順方向と逆方向のプロセス 順方向プロセス（拡散） Forward Diffusion Process • 画像に微量のガウスノイズを段階的に 追加 • 最終的に元の情報は完全に失われる • ホワイトノイズ（純粋なランダム）へ • 数学的に定義（学習不要） 逆方向プロセス（生成） Reverse Diffusion Process • ノイズからデータを段階的に復元 • NNが「除去すべきノイズ」を予測 • スコアベースモデルとも呼ばれる • 学習の本質はここにある
6. DDPM：数学的フレームワーク ノイズの付加（Forward） 時刻 t における画像 x_t は前時刻 の画像にノイズを加えて定義 q(x_t | x_{t-1}) = N(x_t; √(1-β_t)x_{t-1}, β_t I) β_t：ノイズ量のスケジュール 損失関数（学習目的） モデルは「含まれるノイズ量」を予測 L = E[ || ε - ε_θ(x_t, t) ||² ] ε：実際のノイズ ε_θ：モデルの予測ノイズ Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM) 2020年にHo et al.により提案。ガウスノイズの付加・除去を確率過程として定式化し、高品質な画像生成 を実現。非平衡熱力学の概念を応用した画期的なモデルであり、現在のStable DiffusionやDALL-Eの基礎と なった。
7. 02 U-Netと潜在拡散モデル Latent Diffusion Models 高効率な画像生成への進化
8. U-Netアーキテクチャ Encoder 画像の特徴を圧縮し 低次元の抽象的な情報を抽出 Skip Connections エンコーダの細かい情報を デコーダに直接渡す 質感やエッジの復元を支援 Time Embedding 「今が何ステップ目か」を モデルに教え、ノイズ除去の 強度を調整 U-Netは畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の一種。対称的なエンコーダ・デコーダ構造により、画像の構 造を維持しやすい。
10. 潜在拡散モデル（LDM） 元画像 (512×512) VAE Encoder 潜在空間 (64×64) 拡散プロセス VAE Decoder 生成画像 (512×512) 計算量の大幅削減 潜在空間で処理することで、ピクセ ル空間の1/64の計算量 家庭用PCで実行可能 Stable Diffusionの登場により、個人 でも高品質な画像生成が可能に 高品質を維持 VAEにより画像の本質的な情報を保 持しつつ圧縮
11. 条件付き生成（Conditioning） テキストから画像への変換プロセス Cross-Attention機構を使用して、テキスト情報を画像 生成プロセスに注入します。 • 1. テキストをCLIPでベクトル化 • 2. U-Netのデノイズ時にベクトルを参照 • 3. プロンプトに合致した画像を誘導 「猫の画像を作って」 CLIP テキストエンコーダ Cross-Attention → U-Net
13. 拡散モデルの課題と解決策 課題：生成速度が遅い 1枚の画像を生成するのに何十回もデノイズを繰り返す必要があり、GANなどの1ステップモデルに比べて計算 コストが高い。 サンプラー改良 DDIM等の手法で 10〜20ステップでの 生成が可能に 蒸留（Distillation） 多段階の推論を 1段階に凝縮 (例: SDXL Turbo) フロー・マッチング 拡散プロセスを 直線化して効率的 な生成を実現
14. 03 フローモデルと フロー・マッチング Flow-based Models & Flow Matching 直線的な生成経路への革新
15. フローモデルの仕組み 「粘土細工を少しずつ変形させて形を作る」イメージ 正規化フロー（Normalizing Flows） • 可逆な変換関数を何度も適用 z₀ → f₁ → f₂ → ... → fₖ → x • z₀: 単純なノイズ • x: 生成されたデータ • 1対1の対応関係を維持 • 逆変換も可能 メリット • 対数尤度を正確に計算可能 • 理論上は1ステップで生成可能 デメリット • 各層が「可逆」である制約が厳しい • モデル設計が難しく、メモリ消費大
16. 拡散モデル vs フローモデル 特徴 拡散モデル フローモデル 生成プロセス 段階的（複数ステップのデノイズ） 1ステップ（変換関数の適用） 数学的基盤 非平衡熱力学、スコア推定 変数変換、ヤコビ行列式 可逆性 近似的な逆変換 厳密な可逆性 生成品質 極めて高い 高いが、拡散モデルに劣る傾向 代表例 Stable Diffusion, DALL-E 3 RealNVP, Glow 現在は「拡散モデル vs フローモデル」ではなく、両者の長所を統合した技術が主流に
17. フロー・マッチングの核心 ベクトル場の学習 フロー・マッチングは「速度（ベクトル場）」を学 習します。 • 1. 確率経路を p_t と定義 • 2. ベクトル場 v_t がガイドマップ • 3. NNが速度ベクトルを直接予測 Rectified Flow（整流フロー）: x_t = (1-t)x₀ + t·x₁ 理想速度 = x₁ - x₀ (定数!) 1〜4 ステップで高品質生成 拡散モデル 曲がった軌道 → 多くのステップ → 誤差が蓄積 フロー・マッチング 直線的な経路 → 少ないステップ → 高精度 損失関数: L = E[ || v_θ(x_t, t) - (x₁ - x₀) ||² ]
19. 拡散 vs フロー・マッチング 特徴 拡散モデル フロー・マッチング 軌道の形状 確率的・曲進的 決定論的・直線的 数学的基盤 確率微分方程式 (SDE) 常微分方程式 (ODE) 学習対象 スコア（対数密度の勾配） ベクトル場（移動速度） 生成速度 多くのステップが必要 1〜4ステップで可能 精度 高いが、サンプリング誤差が出やすい 直線的で誤差が蓄積しにくい
21. 04 Diffusion Transformer DiT U-NetからTransformerへの革新
22. なぜU-NetからTransformerへ？ U-Netの限界 • スケーラビリティの限界 → モデルを大きくしても性能向上が不明確 • 長距離依存関係が苦手 → CNNベースのため画像の遠い部分の関係性を捉 えにくい DiTの強み • スケーリング則が明確 → 大きくすればするほど高品質 • Self-Attentionで全体を把握 → 長距離依存関係を自然に学習 DiTのパイプライン 画像 → パッチ化 → Transformerブロック(Self-Attention + AdaLN) → 条件付け(時刻t, テキスト) → 出力
23. DiTの仕組み 1 パッチ化 潜在空間の画像を小さなパッチに分割。例: 32×32 → 4×4パッチ = 64トークン。Transformerが「単語」を 処理するように画像を処理する。 2 Transformerブロック Self-Attentionにより「どのパッチがどのパッチと関係しているか」を計算。全パッチ間の関係性を同時 に把握する。 3 AdaLN-Zero条件付け 時刻t、クラスラベル、テキスト等の情報をAdaptive Layer Normで動的に注入。レイヤー正規化のパラメ ータを条件に応じて変化させる。
24. DiTの3大メリット 68 45 23 10 0 10 20 30 40 50 60 70 80 DiT-S DiT-M DiT-L DiT-XL スケーリング効果 (FID) スケーリング則 パラメータ・計算量を増やすほど品質が向上 する明確な法則 学習の効率化 標準化された構造により最新GPU/TPUでの高速 化が容易 汎用性 画像から動画へ。パッチの切り方を変えるだ けで3Dデータにも対応 採用モデル: Stable Diffusion 3 | Flux.1 | OpenAI Sora | Drifting Models
25. 05 MM-DiTとSD3 Multi-Modal Diffusion Transformer テキストと画像の相互理解を深める最新構造
26. MM-DiTアーキテクチャ
27. MM-DiTの3大利点 「2つの脳と1つのテーブル」：画像とテキストを独立処理し、Joint Attentionで統合 プロンプト追従性 Joint Attentionにより画像とテキスト が直接対話。複雑な指示も正確に反 映できる。 学習の安定性 画像・テキストの独立した重みが干 渉を防止。マルチモーダル学習が安 定する。 スケーラビリティ テキストエンコーダの巨大化にも対 応。T5-XXLなどの大規模言語モデル との統合が容易。 採用例: Stable Diffusion 3 (SD3) — U-Netを完全に廃止し、MM-DiTベースのアーキテクチャを採用
29. 06 Driftingモデル Generative Modeling via Drifting 1ステップ生成の新パラダイム — Kaiming He (MIT)
31. Driftingの核心メカニズム 核心：「推論を高速化するためにモデルを蒸留する」のではなく、「最初から1ステップで終わ るように分布を進化させる」 プッシュフォワード NNの出力分布 q_θ を「漂流」さ せてデータ分布に適合。学習のイ テレーション = 分布の進化。 ドリフト場 生成分布をデータ分布に近づける 「ガイド」ベクトル場 V。p = q で V = 0（平衡状態）になる設計 。 引力と斥力 データからの「引力」+ 生成分布 からの「斥力」でバランスを維持 。モード崩壊を防止。
34. Driftingの実装 Tokenizer SD互換のVAEを使用 潜在空間(64×64)で生成 アーキテクチャ DiT類似構造 SwiGLU / ROPE / RMSNorm QK-Norm採用 特徴抽出器 カスタムlatent-MAE (ResNetベース) 学習時のみ使用 CFG統合 学習時にCFGを組み込み 推論時も1ステップ維持 スケールをランダムサンプリング ImageNet 256×256: 1ステップ生成で FID 1.54 を達成
36. 生成モデルの進化と比較
37. FID性能比較 ImageNet 256×256 （低いほど高品質） 2.30 SD XL (Diffusion) 2.10 iMF (SOTA 1-step) 1.54 Drifting (Latent) 1.54 Drifting (SOTA)
38. 07 まとめと展望 Summary & Future Outlook 生成AIの未来を展望する
39. 技術の進化タイムライン 2020 DDPM 拡散モデルの 基礎確立 2022 LDM/SD 潜在拡散モデル 家庭PCで生成 2023 DiT Transformer の導入 2024 Flow Matching 直線的経路で 高速化 2025 Drifting 1ステップ 生成の実現 トレンド：より少ないステップで、より高品質な生成を実現する方向へ進化 「いかに巨大なモデルに、いかに直線的な経路を学習させるか」が現在のテーマ。その基盤がDiT + Flow Matching。
40. キーポイント 拡散モデルは「ノイズ追加→除去」のシンプルな原理で高品質な生成を実現 潜在拡散モデル(LDM)が計算量を大幅削減し、一般利用を可能にした フロー・マッチングの「直線化」により、生成ステップ数が劇的に減少 DiT（Diffusion Transformer）がスケーリング則をもたらし、品質向上の道を開いた MM-DiTがテキストと画像の深い統合を実現し、プロンプト追従性が向上 Driftingモデルが1ステップ生成で最高水準のFID 1.54を達成 — 新パラダイム
41. ありがとうございました 生成AIの進化は加速し続けています。 拡散モデル → フロー・マッチング → DiT → Drifting 次の突破口はどこから？