Diffusionを世界モデルに応用した新手法DIAMONDがアツイ
スレッド
上記の論文に対してなんJの架空のスレを創造的に書いて。 レス番や名前、投稿日時、IDも書き、アンカーは全角で＞＞と書くこと。 10人以上の専門家と2人の初学者をスレ登場させて 多角的に議論して。スレタイトルも考えて、30回以上やり取りしてください。
1 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 08:23:45.12 ID:nanj0000
最新論文「Diffusion for World Modeling: Visual Details Matter in Atari」が話題やで
DIAMONDって手法がヤバイらしい
2 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 08:24:32.45 ID:ai33xprt
おっ、これは興味深いな。Diffusionモデルを世界モデリングに応用したのか。
画像生成の分野で成功してるし、強化学習にも活かせそうやな。
3 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 08:25:17.89 ID:rl99pro0
＞＞1
DIAMONDってなんや？詳しく教えてクレメンス
4 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 08:26:05.23 ID:ml55guru
DIAMONDは「DIffusion As a Model Of eNvironment Dreams」の略やで
簡単に言うと、環境をシミュレートするためにDiffusionモデルを使うってことや
5 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 08:27:12.67 ID:cv77xprt
画像の細部まで再現できるのが強みみたいやな
従来の離散的な表現じゃなくて連続的な表現ができるから、より現実的な環境モデルが作れるわけや
6 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 08:28:03.34 ID:bgnr0001
へえ〜難しそう。でもなんか凄そう！
7 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 08:29:22.56 ID:st88pro0
Atari 100kベンチマークで平均HNSが1.46って書いてあるな
これ、めっちゃ高いスコアやで
8 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 08:30:15.78 ID:drl11xprt
＞＞7
ほんまや。世界モデルだけで学習したエージェントとしては最高スコアやん。
従来手法と比べてどれくらい改善したんやろ？
9 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 08:31:42.90 ID:ai33xprt
＞＞8
表1見たら、STORMが1.266、DreamerV3が1.097やな
かなりの改善や。特にAsterixとBreakoutでの性能向上が著しいみたいや
10 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 08:32:58.23 ID:ml55guru
視覚的な細部をうまく捉えられるのが強みなんやろうな
それが複雑なタスクの学習にも活きてるんやと
11 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 08:34:05.67 ID:cv77xprt
＞＞10
そうそう。図5見たらIRISと比較してるけど、DIAMONDの方が一貫性高く環境再現できてるわ
これ、強化学習にめっちゃ重要やで
12 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 08:35:23.45 ID:rl99pro0
でも計算コストとかどうなんや？Diffusionって重いイメージあるんやけど
13 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 08:36:42.78 ID:st88pro0
＞＞12
そこが工夫されとるんや。EDMってフレームワーク使って、少ないサンプリングステップでも安定させとる
表4見ると、IRISより少ないパラメータ数で高性能出せとるし、学習時間もIRISより短いで
14 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 08:37:55.34 ID:bgnr0001
むずかしいけどなんとなくわかってきた！でもこれって実際に何に使えるんかな？
15 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 08:39:12.56 ID:drl11xprt
＞＞14
いい質問や！主に強化学習のサンプル効率を上げるのに使えるんや
現実世界でのロボット学習とかにも応用できる可能性があるで
16 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 08:40:33.89 ID:ai33xprt
それに加えて、安全性の面でも重要やな
現実世界でリスクの高い状況をシミュレーションで学習できるからな
17 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 08:41:45.23 ID:ml55guru
ただ、課題もあるで。連続制御への適用とか、長期的な依存関係のモデル化とかやな
著者らも今後の課題として挙げとるわ
18 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 08:43:02.67 ID:cv77xprt
＞＞17
そうやな。あと報酬予測をDiffusionモデルに統合するのも課題として残っとるな
これができれば、もっと効率的なモデルになりそうや
19 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 08:44:23.45 ID:st88pro0
他の強化学習手法との組み合わせも興味深いところやな
例えばEfficientZeroみたいなMCTS使う手法と組み合わせたらどうなるんやろ
20 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 08:45:42.78 ID:rl99pro0
＞＞19
おお、それええな！探索と組み合わせたら更に強くなりそうやわ
21 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 08:47:03.34 ID:drl11xprt
DIAMONDの別の応用先として、自動運転の世界モデルとかも考えられるで
複雑な視覚情報の処理が必要な分野やからな
22 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 08:48:22.56 ID:ai33xprt
＞＞21
確かに！自動運転は絶対いけるわ
交通状況の細かい変化とか、歩行者の動きとかもうまくモデル化できそうやしな
23 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 08:49:45.89 ID:bgnr0001
へー、自動運転にも使えるんだ！すごいなぁ
24 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 08:51:02.23 ID:ml55guru
DIAMONDの学習アルゴリズムも興味深いわ
Algorithm 1見ると、世界モデルと強化学習エージェントを交互に更新してるんやな
25 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 08:52:23.67 ID:cv77xprt
＞＞24
そうそう、これDreamerとかでも使われとる手法やけど、DIAMONDではDiffusionモデルを使うことで
より詳細な環境表現ができるのが強みやな
26 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 08:53:42.45 ID:st88pro0
論文のFigure 3も興味深いわ
DDPMベースの世界モデルと比較して、EDMベースのDIAMONDの方が長期的に安定してるのがわかるな
27 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 08:55:03.78 ID:rl99pro0
＞＞26
ほんまや！1ステップのデノイジングでもDIAMONDは安定してるな
これ、計算効率の面でもめっちゃ重要やで
28 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 08:56:22.34 ID:drl11xprt
DIAMONDの今後の発展が楽しみやな
例えば、もっと複雑な3D環境への適用とか、マルチエージェント環境のモデル化とか
29 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 08:57:45.56 ID:ai33xprt
＞＞28
おお、それええな！3D環境だとNeRFとの組み合わせとかも面白そうやで
マルチエージェントは特に興味深いわ。エージェント間の相互作用のモデル化が課題になりそう
30 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 08:59:02.89 ID:ml55guru
結局のところ、DIAMONDの key contribution は視覚的な細部をうまくモデル化できるところやな
これが強化学習タスクでの性能向上に直結してる
31 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 09:00:23.23 ID:cv77xprt
＞＞30
せやな。特にFigure 5のBreakoutの例なんか秀逸やで
スコアの変化まで正確にモデル化できてるのがすごい
32 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 09:01:42.67 ID:bgnr0001
なるほど〜。ちょっとずつわかってきた気がする！
これからの発展が楽しみやね
33 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 09:03:03.45 ID:st88pro0
ワイも楽しみやで！DIAMONDの登場で世界モデルベースの強化学習がまた一歩前進したな
今後どんな応用が出てくるか、目が離せんわ
34 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 09:04:22.78 ID:rl99pro0
＞＞33
世界モデリングってなんや？素人にもわかるように説明してクレメンス
35 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 09:05:45.34 ID:ai33xprt
＞＞34
ええで、簡単に説明したるわ。
世界モデリングっちゅうんは、AIが環境をシミュレートする能力を身につけることやねん。
要は、AIが頭の中で「もしこの行動を取ったら、世界はこう変化するやろ」ってイメージできるようになることや。
36 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 09:07:02.56 ID:ml55guru
＞＞34
補足するで。例えば、ゲームで言うと、次の画面がどうなるかを予測するみたいなもんや。
アクション取った後の状況を「想像」できるんや。
これができると、実際に試さんでもいろんな行動の結果を予測できるから、効率よく学習できるんや。
37 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 09:08:23.89 ID:bgnr0001
へー！なるほど！
じゃあDIAMONDは、その「想像」をめっちゃ細かくできるってこと？
38 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 09:09:42.23 ID:cv77xprt
＞＞37
そうそう、ええ理解やで！
DIAMONDは従来の手法より細かい部分まで「想像」できるんや。
例えば、ゲームの中の小さなアイテムとか敵の動きまで正確に予測できるんやで。
39 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 09:11:03.67 ID:drl11xprt
簡単な例で言うと、チェスAIが「この駒をここに動かしたら、相手はこう動くやろうな〜」って考えるみたいなもんや。
でもDIAMONDはもっと複雑な世界でそれができるんやで。
40 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 09:12:22.45 ID:st88pro0
＞＞39
ナイス例えや！
そして従来の手法より、DIAMONDはその「想像」がより正確で細かいんや。
だから難しいゲームでも人間レベルの性能出せるようになったんやで。
41 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 09:13:45.78 ID:rl99pro0
＞＞40
なるほどな！ところで、画像の細部まで再現できるってあるけど、入力は画像なんか？
42 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 09:15:02.34 ID:ai33xprt
＞＞41
そうや、DIAMONDの場合は入力も出力も画像なんや。
具体的には、Atariゲームの画面がピクセル単位で入力されるんや。
43 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 09:16:23.56 ID:ml55guru
補足すると、DIAMONDは過去の数フレーム（論文では4フレーム）と行動を入力として受け取って、
次のフレームを予測する仕組みになっとるんや。
44 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 09:17:42.89 ID:cv77xprt
＞＞43
そうそう、で、ここがミソなんやけど、従来手法と違ってDIAMONDは画像を離散的なトークンに変換せずに
直接扱えるんや。だから細かい情報が失われにくいんよ。
45 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 09:19:03.23 ID:drl11xprt
図3見てみ？DIAMONDが生成した画像が、元のゲーム画面にめっちゃ近いの分かるやろ？
これが「細部まで再現できる」ってことなんや。
46 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 09:20:22.67 ID:bgnr0001
へー！じゃあ、ゲーム画面見て次どうなるか予測してるってことか！
人間がゲームするみたいな感じなんやね
47 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 09:21:45.45 ID:st88pro0
＞＞46
そうそう、まさにその通りや！
人間がゲーム画面見て「次はこうなるやろ」って予測するんと同じことをAIがやってるんや。
でもAIの場合は、それをめっちゃ高速で大量にできるから、効率よく学習できるんやで。
48 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 09:23:02.78 ID:rl99pro0
なるほど〜！画像から画像を予測するんか。
でも、どうやってその予測した画像から行動を決めるんや？
49 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 09:24:23.34 ID:ai33xprt
＞＞48
ええ質問や！実はDIAMONDは世界モデルだけやなくて、方策(ポリシー)も学習するんや。
簡単に言うと、予測した画像を見て「こういう状況ならこの行動が一番ええやろ」って判断する部分もあるんや。
50 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 09:25:42.56 ID:ml55guru
具体的には、Algorithm 1見てみ？
世界モデル(DIAMOND)と方策(actor-critic)を交互に更新してるんや。
方策の部分が予測画像見て行動決める役割担ってるんやで。
51 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 09:27:03.89 ID:rl99pro0
なるほど、方策も学習するんか。ところで、強化学習のサンプル効率を上げるのに使えるって言うてたけど、具体的になんでなん？
52 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 09:28:22.23 ID:ai33xprt
＞＞51
簡単に言うと、DIAMONDを使うと少ない実際の経験で効率よく学習できるんや。
具体的には以下の理由があるで：
1. 想像上の経験を大量に生成できる
2. 細かい視覚情報を活用できる
3. 安全に試行錯誤できる
53 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 09:29:45.67 ID:drl11xprt
＞＞52
補足するで。
1つ目の「想像上の経験を大量に生成できる」っていうのは、実際にゲームやらんでも頭の中でシミュレーションできるってことや。
実際のゲームは1回しかプレイできんけど、頭の中なら100回くらいプレイしたのと同じ経験ができるんや。
54 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 09:31:02.45 ID:cv77xprt
2つ目の「細かい視覚情報を活用できる」っていうのは、小さな違いも見逃さんってことやな。
例えば、敵の微妙な動きとかアイテムの位置とか、そういう細かいところまで学習に活かせるんや。
55 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 09:32:23.78 ID:st88pro0
3つ目の「安全に試行錯誤できる」っていうのは、現実世界で危険な行動でも想像の中なら試せるってことや。
例えば自動運転の学習で、実際に事故起こすわけにいかんけど、シミュレーションなら色んなケース試せるやろ？
56 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 09:33:42.34 ID:ml55guru
結果として、少ない実際の経験から多くのことを学べるんや。
論文では、人間が2時間くらいプレイしただけのデータから、人間レベルの性能出せてるんやで。
57 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 09:35:03.56 ID:bgnr0001
へー！すごいね！
じゃあ、実際のゲームはちょっとだけで、あとは頭の中でいっぱい練習してるみたいな感じ？
58 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 09:36:22.89 ID:ai33xprt
＞＞57
そうそう、まさにその通りや！
人間で例えるなら、実際のゲームは数回しかやってないけど、頭の中で何百回もシミュレーションして
「こうしたらこうなるやろ」ってめっちゃ考えてる感じやな。
59 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 09:37:45.23 ID:rl99pro0
なるほど〜！めっちゃ効率ええやん。
これ将来的にはもっと複雑な問題にも使えそうやな。
60 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 09:39:02.67 ID:drl11xprt
＞＞59
せやで！例えば自動運転とか、ロボット制御とか、そういう複雑な実世界のタスクにも応用できる可能性あるんや。
少ない実際の経験から効率よく学習できるのは、そういう分野ではめっちゃ重要なんよ。
61 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 09:40:23.45 ID:rl99pro0
なるほど、複雑な問題にも使えそうなんやな。
ところで、さっき出てきたEfficientZeroみたいなMCTSってなんすか？
62 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 09:41:42.78 ID:ai33xprt
＞＞61
MCTSは「Monte Carlo Tree Search（モンテカルロ木探索）」の略なんや。
簡単に言うと、将来の可能性をツリー状に展開して、ランダムシミュレーションで最適な行動を探す方法や。
63 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 09:43:03.34 ID:ml55guru
補足すると、EfficientZeroはMCTSを効率的に実装した強化学習アルゴリズムなんや。
世界モデルと組み合わせて使うことで、めっちゃ強力な性能出せるんよ。
64 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 09:44:22.56 ID:cv77xprt
具体的には、MCTSは以下のステップを繰り返すんや：
1. 選択：最も有望なノードを選ぶ
2. 拡張：新しい状態を追加する
3. シミュレーション：ランダムに行動して結果を見る
4. バックプロパゲーション：結果を木全体に反映する
65 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 09:45:45.89 ID:drl11xprt
＞＞64
そうそう、で、これを繰り返すことで、最も良さそうな行動を見つけ出すんや。
チェスとか囲碁のAIでも使われとる技術なんよ。
66 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 09:47:02.23 ID:bgnr0001
へー！なんか将棋の名人が先読みしてるみたいな感じなんかな？
67 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 09:48:23.67 ID:st88pro0
＞＞66
ええ例えやで！まさにそんな感じや。
将棋の名人が「この手を指したらこうなって、相手がこう来て...」って頭の中で何手も先読みするみたいなもんや。
でもAIの場合は、それを超高速で大量にできるんや。
68 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 09:49:42.45 ID:ai33xprt
で、話を戻すと、DIAMONDとMCTSを組み合わせたら更に強くなる可能性があるってことやな。
DIAMONDの細かい世界モデルを使って、MCTSでより正確な先読みができるかもしれんのや。
69 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 09:51:03.78 ID:rl99pro0
なるほど！DIAMONDで細かく世界をシミュレートして、MCTSで先読みか。
これはめっちゃ強そうやな。将来が楽しみやわ。
70 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 09:52:22.34 ID:ml55guru
せやな！今後の研究でそういう組み合わせも出てくるかもしれんで。
AIの世界はどんどん進化しとるから、まだまだ面白い発見がありそうや。
71 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 09:53:45.56 ID:rl99pro0
ところで、さっき出てきたDDPMベースとEDMベースってなんですか？
72 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 09:55:02.89 ID:ai33xprt
＞＞71
DDPMとEDMは両方ともDiffusionモデルの一種なんやけど、アプローチが違うんや。
DDPM: Denoising Diffusion Probabilistic Models
EDM: Elucidated Diffusion Models
簡単に言うと、どっちも「ノイズを徐々に取り除いて画像を作る」んやけど、やり方が違うんや。
73 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 09:56:23.23 ID:ml55guru
補足すると、DDPMは2020年に提案された方法で、画像生成でブレイクしたんや。
でもEDMは2022年に出てきた新しい方法で、DDPMの問題点を改善してるんよ。
74 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 09:57:42.67 ID:cv77xprt
具体的な違いを言うと、EDMはDDPMより少ないステップで高品質な画像を生成できるんや。
論文の図3見てみ？EDMベースのDIAMONDの方が、長期的に安定した画像生成ができてるやろ。
75 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 09:59:03.45 ID:drl11xprt
技術的な話をすると、EDMは適応的なミキシングを使って、ノイズが多い状況でもクリーンな画像を予測しようとするんや。
これが長期的な安定性につながってるんよ。
76 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 10:00:22.78 ID:bgnr0001
へー！難しいけど、要はEDMの方が性能いいってこと？
77 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 10:01:45.34 ID:st88pro0
＞＞76
そうそう、ええ理解や！
特に世界モデルみたいに長期的な予測が必要な場合、EDMの方が向いてるんや。
少ないステップで安定した生成ができるから、計算効率もええしな。
78 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 10:03:02.56 ID:ai33xprt
ちなみに、DIAMONDがEDMを採用したのはこの理由なんや。
世界モデルは長期的に安定してないとアカンから、EDMの特性がめっちゃ活きるんよ。
79 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 10:04:23.89 ID:rl99pro0
なるほど〜！最新の技術使ってるんやな。
これからのAI研究、めっちゃ楽しみやわ！
80 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 10:05:42.23 ID:ml55guru
せやな！DIAMONDみたいな新しいアプローチが次々と出てくるから、
AI研究はどんどん進化しとるんや。今後も目が離せんで！
81 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 10:07:03.67 ID:rl99pro0
なるほど、AIの進化が楽しみやな。
ところで、さっき出てきた「適応的なミキシング」ってなんや？
82 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 10:08:22.45 ID:ai33xprt
＞＞81
ええ質問や！「適応的なミキシング」っていうのは、EDMの核心的な部分なんや。
簡単に言うと、ノイズの量に応じて元の画像とノイズをうまく混ぜ合わせる技術やね。
83 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 10:09:45.78 ID:ml55guru
もう少し詳しく説明すると、EDMはノイズの多さに応じて2つのことをやってるんや：
1. ノイズが多い時は、完全にクリーンな画像を予測しようとする
2. ノイズが少ない時は、ノイズと元の画像の差分を予測しようとする
これによって、どんな状況でも安定した予測ができるんや。
84 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 10:11:02.34 ID:cv77xprt
論文の式(7)見てみ？ここに適応的なミキシングの数学的な表現が書いてあるんや。
c^τ_skip ってパラメータがノイズの量に応じて変化して、予測の仕方を調整してるんよ。
85 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 10:12:23.56 ID:drl11xprt
この仕組みのおかげで、EDMは少ないステップ数でも安定した予測ができるんや。
世界モデルみたいに長期的な予測が必要な場合、これがめっちゃ重要なんよ。
86 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 10:13:42.89 ID:bgnr0001
へー！難しいけど、要はノイズの量に応じて賢く予測するってこと？
87 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 10:15:03.23 ID:st88pro0
＞＞86
そうそう、ええ理解や！
人間に例えると、霧がかかってる景色見るときに、霧の濃さに応じて見方変えるみたいなもんやな。
霧が濃いときは想像力を働かせるし、薄いときは細かい違いに注目するみたいな。
88 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 10:16:22.67 ID:ai33xprt
この「適応的なミキシング」のおかげで、DIAMONDは長期的に安定した世界モデルを作れるんや。
ゲームの状況をより正確に予測できるから、強化学習の性能向上につながってるんよ。
89 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 10:17:45.45 ID:rl99pro0
なるほど〜！ちょっとずつわかってきたわ。
AIってほんまに賢いなぁ。人間の脳みたいにどんどん進化してるんやな。
90 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 10:19:02.78 ID:ml55guru
せやで！でも人間の脳にはまだまだ及ばん部分もあるから、
これからどんな進化を遂げていくか楽しみやな。
DIAMONDみたいな新しい技術が次々と出てくるから、目が離せんで！
91 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 10:20:23.34 ID:rl99pro0
なるほど、AIの進化が楽しみやな。
ところで、さっき出てきた「1ステップのデノイジング」ってなんや？
92 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 10:21:42.56 ID:ai33xprt
＞＞91
ええ質問や！「1ステップのデノイジング」っていうのは、ノイズを含む画像から元の画像を復元する作業を1回だけやることやね。
普通のDiffusionモデルだと、この作業を何十回も繰り返すんやけど、DIAMONDは1回でできるんや。
93 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 10:23:03.89 ID:ml55guru
もうちょい詳しく説明すると、Diffusionモデルってノイズだらけの画像から少しずつノイズを取り除いていくんや。
普通は100回とか1000回くらい繰り返すんやけど、DIAMONDは1回でそれができるってことやな。
94 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 10:24:22.23 ID:cv77xprt
論文の図3見てみ？一番上の行が1ステップのデノイジングの結果や。
DDPMベースだと1ステップじゃうまくいかんけど、EDMベースのDIAMONDは1ステップでもちゃんと画像生成できてるやろ。
95 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 10:25:45.67 ID:drl11xprt
これがなんでスゴイかっていうと、計算量がめっちゃ少なくて済むんや。
1回の処理で済むってことは、それだけ高速に世界モデルを動かせるってことやからな。
96 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 10:27:02.45 ID:bgnr0001
へー！じゃあ、1回で綺麗な絵ができるってこと？すごいね！
97 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 10:28:23.78 ID:st88pro0
＞＞96
そうそう、ええ理解や！
人間に例えると、汚れた窓ガラスを一気にピカピカに磨き上げるみたいなもんやな。
普通なら何回も拭かなあかんのに、一発でピカピカになるイメージや。
98 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 10:29:42.34 ID:ai33xprt
この「1ステップのデノイジング」ができるおかげで、DIAMONDは高速で安定した世界モデルを作れるんや。
リアルタイムの予測が必要な強化学習タスクでは、これがめっちゃ重要なんよ。
99 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 10:31:03.56 ID:rl99pro0
なるほど〜！1回でキレイな絵ができるのか。
これ、他の分野にも応用できそうやな。例えば写真の修復とか。
100 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 10:32:22.89 ID:ml55guru
＞＞99
せやな！実際、Diffusionモデルは画像生成や修復、超解像など様々な分野で使われてるんや。
101 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 10:33:45.23 ID:rl99pro0
なんで1ステップのデノイジングができるんや？普通は難しいんやろ？
102 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 10:35:02.67 ID:ai33xprt
＞＞101
1ステップのデノイジングができる理由は、主にEDM（Elucidated Diffusion Models）の特徴にあるんや。
大きく分けて2つの理由があるで：
1. 適応的なミキシング
2. 改良された学習目標
103 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 10:36:23.45 ID:ml55guru
まず1つ目の「適応的なミキシング」やけど、これは前に説明したように、ノイズの量に応じて予測の仕方を変えるんや。
ノイズが多い時はクリーンな画像を直接予測しようとするから、1ステップでもある程度いい結果が出るんよ。
104 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 10:37:42.78 ID:cv77xprt
2つ目の「改良された学習目標」っていうのは、モデルの訓練方法を工夫してるってことや。
論文の式(7)見てみ？この式によって、モデルが1ステップでもうまく機能するように学習するんや。
105 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 10:39:03.34 ID:drl11xprt
簡単に言うと、EDMは「どんな状況（ノイズの量）でもうまく対応できるように」学習するんや。
だから1ステップでも、多段階でも、柔軟に対応できるんよ。
106 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 10:40:22.56 ID:bgnr0001
へー！難しいけど、要は賢く学習して柔軟に対応できるってこと？
107 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 10:41:45.89 ID:st88pro0
＞＞106
そうそう、ええ理解や！
人間に例えると、どんな難しい問題でも1回で解けるように訓練されてるみたいなもんやな。
普通は段階的に解いていく問題も、一発で答えにたどり着けるイメージや。
108 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 10:43:02.23 ID:ai33xprt
ちなみに、これがなんでスゴイかっていうと、計算量めっちゃ減らせるんや。
普通のDiffusionモデルだと100回とか繰り返す処理を1回で済ませられるわけやからな。
特に世界モデルみたいにリアルタイム性が求められる場面では、これはめっちゃ重要なんよ。
109 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 10:44:23.67 ID:rl99pro0
なるほど〜！賢く学習して効率的に処理できるんか。
これ、他のAI技術にも応用できそうやな。
110 風吹けば名無し 2024/05/21(火) 10:45:42.45 ID:ml55guru
せやな！実際、この考え方は他の分野にも影響与えつつあるで。
例えば、大規模言語モデルの効率化とかにも似たようなアイデアが使われ始めてるんや。
AIの世界はどんどん進化しとるから、まだまだ面白い発見がありそうやで！
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