現代AI画像生成の核心技術を基礎から体系的にマスター
シリーズ概要
このシリーズは、生成モデルの理論と実装を基礎から段階的に学べる全5章構成の実践的教育コンテンツです。
生成モデル（Generative Models）は、データの確率分布を学習し、新しいデータを生成する深層学習モデルです。Variational Autoencoder（VAE）による潜在空間表現の学習、Generative Adversarial Network（GAN）による敵対的学習、Diffusion Modelsによる段階的なノイズ除去プロセス、これらの技術は画像生成・音声合成・動画生成など、クリエイティブAIの中核を担っています。DALL-E、Stable Diffusion、MidjourneyといったText-to-Image生成システムの基盤技術を理解し、実装できるようになります。確率論的生成モデルの基礎から最先端のDiffusion Modelsまで、体系的な知識を提供します。
特徴:
- ✅ 理論から実装まで: 確率論的基礎から最新のStable Diffusionまで体系的に学習
- ✅ 実装重視: 35個以上の実行可能なPyTorchコード例、実践的なテクニック
- ✅ 直感的理解: 生成プロセスの可視化、潜在空間の探索で動作原理を理解
- ✅ 最新技術準拠: Hugging Face Diffusers、Stable Diffusionを使った実装
- ✅ 実用的応用: 画像生成・Text-to-Image・音声合成など実践的なタスクへの適用
総学習時間: 120-150分（コード実行と演習を含む）
学習の進め方
推奨学習順序
初学者の方（生成モデルをまったく知らない）:
- 第1章 → 第2章 → 第3章 → 第4章 → 第5章（全章推奨）
- 所要時間: 120-150分
中級者の方（オートエンコーダの経験あり）:
- 第2章 → 第3章 → 第4章 → 第5章
- 所要時間: 90-110分
特定トピックの強化:
- VAE理論: 第2章（集中学習）
- GAN実装: 第3章（集中学習）
- Diffusion/Stable Diffusion: 第4章（集中学習）
- 所要時間: 25-30分/章
各章の詳細
第1章：生成モデルの基礎
難易度: 上級
読了時間: 25-30分
コード例: 7個
学習内容
- 識別モデル vs 生成モデル - P(y|x) vs P(x)、目的と用途の違い
- 確率分布のモデリング - 尤度最大化、KLダイバージェンス
- 潜在変数モデル - 潜在空間、データの低次元表現
- サンプリング手法 - モンテカルロ法、MCMC、重点サンプリング
- 評価指標 - Inception Score、FID、生成品質の定量評価
学習目標
- ✅ 生成モデルの基本概念を理解する
- ✅ 確率分布のモデリング手法を説明できる
- ✅ 潜在変数モデルの役割を理解する
- ✅ サンプリング手法を実装できる
- ✅ 生成品質を定量的に評価できる
第2章：VAE（Variational Autoencoder）
難易度: 上級
読了時間: 25-30分
コード例: 8個
学習内容
- オートエンコーダの復習 - Encoder-Decoder、再構成誤差
- 変分推論の基礎 - ELBO、変分下限、証拠下界
- Reparameterization Trick - 勾配を通す、サンプリングの微分可能化
- KLダイバージェンス - 正則化項、分布の近さ
- VAEの実装と可視化 - PyTorchによる実装、潜在空間の探索
学習目標
- ✅ 変分推論の原理を理解する
- ✅ ELBOの導出を説明できる
- ✅ Reparameterization Trickの必要性を理解する
- ✅ KLダイバージェンスの役割を説明できる
- ✅ PyTorchでVAEを実装できる
第3章：GAN（Generative Adversarial Network）
難易度: 上級
読了時間: 25-30分
コード例: 8個
学習内容
- GANの原理 - Generator・Discriminator、敵対的学習
- ミニマックスゲーム - Nash均衡、目的関数
- DCGAN - 畳み込みGAN、安定した学習テクニック
- StyleGAN - スタイルベース生成、AdaIN、高品質画像生成
- 学習の安定化 - Mode Collapse対策、Spectral Normalization
学習目標
- ✅ GANの敵対的学習を理解する
- ✅ GeneratorとDiscriminatorの役割を説明できる
- ✅ DCGANの設計原則を理解する
- ✅ StyleGANの仕組みを説明できる
- ✅ GAN学習の安定化手法を実装できる
第4章：Diffusion Models
難易度: 上級
読了時間: 30-35分
コード例: 7個
学習内容
- Diffusion Processの基礎 - Forward process、Reverse process
- DDPM（Denoising Diffusion Probabilistic Models） - ノイズ除去、逐次生成
- Score-based Models - スコア関数、Langevin Dynamics
- Stable Diffusion - Latent Diffusion、Text-to-Image
- 高速サンプリング - DDIM、Classifier-free Guidance
学習目標
- ✅ Diffusion Processの原理を理解する
- ✅ DDPMの学習と生成手法を説明できる
- ✅ Score-based Modelsの概念を理解する
- ✅ Stable Diffusionの仕組みを説明できる
- ✅ Diffusersライブラリで画像生成できる
第5章：生成モデルの応用
難易度: 上級
読了時間: 25-30分
コード例: 5個
学習内容
- 高品質画像生成 - DALL-E 2、Midjourney、Imagen
- Text-to-Image生成 - CLIPガイダンス、プロンプトエンジニアリング
- 画像編集 - Inpainting、Style Transfer、Image-to-Image
- 音声合成 - WaveGAN、Diffusion-based TTS
- 動画生成と3D生成 - Gen-2、NeRF、DreamFusion
学習目標
- ✅ 最新の画像生成システムを理解する
- ✅ Text-to-Imageの仕組みを説明できる
- ✅ 画像編集手法を実装できる
- ✅ 音声合成への応用を理解する
- ✅ 動画・3D生成の最新動向を把握する
全体の学習成果
このシリーズを完了すると、以下のスキルと知識を習得できます：
知識レベル（Understanding）
- ✅ 生成モデルの理論的基礎を説明できる
- ✅ VAE・GAN・Diffusion Modelsの仕組みを理解している
- ✅ 各モデルの長所・短所と使い分けを説明できる
- ✅ 潜在空間表現の意義を理解している
- ✅ 最新の生成AIシステムの動作原理を説明できる
実践スキル（Doing）
- ✅ PyTorchでVAE・GAN・Diffusionモデルを実装できる
- ✅ Stable Diffusionで高品質画像を生成できる
- ✅ Text-to-Image生成を実装できる
- ✅ 生成品質を定量的に評価できる
- ✅ 効果的なプロンプトを設計できる
応用力（Applying）
- ✅ タスクに応じて適切な生成モデルを選択できる
- ✅ 生成モデルを実務に適用できる
- ✅ 画像生成・編集システムを構築できる
- ✅ 最新の生成AI技術を理解し活用できる
前提知識
このシリーズを効果的に学習するために、以下の知識があることが望ましいです：
必須（Must Have）
- ✅ Python基礎: 変数、関数、クラス、ループ、条件分岐
- ✅ NumPy基礎: 配列操作、ブロードキャスト、基本的な数学関数
- ✅ 深層学習の基礎: ニューラルネットワーク、誤差逆伝播、勾配降下法
- ✅ PyTorch基礎: テンソル操作、nn.Module、DatasetとDataLoader
- ✅ 確率統計の基礎: 確率分布、期待値、分散、正規分布
- ✅ CNN基礎: 畳み込み層、プーリング層、画像処理
推奨（Nice to Have）
- 💡 オートエンコーダ: Encoder-Decoder、潜在表現
- 💡 変分推論: ELBO、KLダイバージェンス
- 💡 最適化アルゴリズム: Adam、学習率スケジューリング
- 💡 Transformer基礎: Attention機構（Text-to-Image理解のため）
- 💡 GPU環境: CUDAの基本的な理解
推奨される前の学習: