画像生成AIの次は動画生成や! 最新論文『Pyramidal Flow Matching』がすごすぎて草


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 名無しさん@お腹いっぱい。 2024/10/16(水) 20:13:45.12 ID:aB3cD4e5
ワイ、この論文読んでビビったわ
画像生成AIの次は動画生成の時代来とるやんけ!

2 研究者 ◆abCdEfGhIj 2024/10/16(水) 20:15:22.45 ID:fG6hI7j8
確かに画期的な手法やね。空間と時間のピラミッド構造使って効率的に学習できるのが強み。
従来の拡散モデルと比べて計算量大幅に削減できとる。

3 AIエンジニア 2024/10/16(水) 20:17:03.78 ID:kL9mN0o1
ワイも読んだけど、アーキテクチャのアイデアがええな。
特に空間ピラミッドのところ、低解像度から徐々に高解像度にしていくのがスマートや。

4 名無しさん@お腹いっぱい。 2024/10/16(水) 20:18:40.23 ID:pQ2rS3t4
ワイにも分かりやすく説明してクレメンス

5 研究者 ◆abCdEfGhIj 2024/10/16(水) 20:20:55.67 ID:fG6hI7j8
>>4
簡単に言うと、動画を作る時に最初は荒い画像から始めて、徐々に細かい部分を作っていくんや。
それを時間方向にも応用して、過去のフレームも圧縮して使うことで効率アップさせとる。

6 コンピュータビジョン専門家 2024/10/16(水) 20:22:33.90 ID:uV5wX6y7
なるほど、VQGANとかと似たアプローチやけど、時間方向にも応用してるのが新しいな。
計算効率上がるのはありがたいわ。

7 機械学習研究者 2024/10/16(水) 20:24:11.45 ID:zA8bC9d0
Flow matchingってのも面白いな。従来の拡散モデルと違って、ノイズから直接データ分布に持っていく感じか。

8 名無しさん@お腹いっぱい。 2024/10/16(水) 20:25:43.12 ID:eF1gH2i3
むずかしいこと言うなや...
ワイにはチンプンカンプンやで

9 深層学習エキスパート 2024/10/16(水) 20:27:22.56 ID:jK4lM5n6
>>8
要は、今までより少ない計算量で高品質な動画作れるようになったってことやで。
AIで動画作るのがめっちゃ速くなったと思えばええ。

10 統計学者 2024/10/16(水) 20:29:01.89 ID:oP7qR8s9
確率分布の観点から見ても理にかなってるな。
ピラミッド構造使うことで、粗い構造から細かい構造への遷移がスムーズになってる。

11 アーティスト 2024/10/16(水) 20:30:40.23 ID:tU0vW1x2
これ、クリエイティブな仕事にも影響出そうやな。
動画制作の効率上がりまくりやん。

12 名無しさん@お腹いっぱい。 2024/10/16(水) 20:32:15.78 ID:yZ3aB4c5
ほえー、すごそう
でも実際どれくらい良くなったんや?

13 研究者 ◆abCdEfGhIj 2024/10/16(水) 20:34:02.34 ID:fG6hI7j8
>>12
論文によると、768pの5秒動画を24FPSで生成するのに20.7k A100 GPU時間で学習できたらしい。
これ、他の最新モデルと比べてめっちゃ少ない計算量や。

14 機械学習エンジニア 2024/10/16(水) 20:35:44.90 ID:dE6fG7h8
マジか、それはすごいな。
今までのモデルだと、そのクオリティの動画生成するのに何倍もの計算量必要やったはず。

15 コンピュータサイエンス教授 2024/10/16(水) 20:37:23.45 ID:iJ9kL0m1
理論的な美しさもあるね。Flow matchingの考え方を拡張して、マルチスケールな構造に適用してる。
これは他の分野にも応用できる可能性がある。

16 名無しさん@お腹いっぱい。 2024/10/16(水) 20:39:01.12 ID:nN2oP3q4
ほーん、なんか凄そう
ワイにも使えるようになるんかな?

17 AIアプリ開発者 2024/10/16(水) 20:40:40.67 ID:rR5sT6u7
>>16
まあ、今すぐに一般ユーザーが使えるってわけやないで。
でも将来的には、スマホとかでも高品質な動画生成できるようになるかもしれん。

18 情報理論研究者 2024/10/16(水) 20:42:22.23 ID:vV8wX9y0
情報圧縮の観点からも興味深いな。
時間方向のピラミッド構造は、動画の冗長性をうまく捉えてる。

19 ロボット工学者 2024/10/16(水) 20:44:01.78 ID:zA1bC2d3
これ、リアルタイムのビジョンシステムにも応用できそうやな。
自動運転とかにも影響出てくるかも。

20 名無しさん@お腹いっぱい。 2024/10/16(水) 20:45:40.34 ID:eF4gH5i6
自動運転にまで影響あるんか
世の中どんどん変わっていくなぁ

21 研究者 ◆abCdEfGhIj 2024/10/16(水) 20:47:22.90 ID:fG6hI7j8
>>20
そうやな。この手法の応用範囲は広いで。
動画生成以外にも、動画理解や予測タスクにも使えそう。

22 数理物理学者 2024/10/16(水) 20:49:01.45 ID:jK7lM8n9
微分方程式の観点から見ても面白い構造してるな。
Flow matchingの部分、確率流の理論と繋がってる。

23 クラウドコンピューティング専門家 2024/10/16(水) 20:50:40.12 ID:oP0qR1s2
計算効率が上がるってことは、クラウドサービスでの実装もしやすくなるな。
コスト削減にも繋がりそう。

24 倫理学者 2024/10/16(水) 20:52:22.67 ID:tU3vW4x5
技術の進歩はすごいが、同時に倫理的な課題も考えないとな。
リアルな偽動画作れるようになると、色々問題出てくるで。

25 名無しさん@お腹いっぱい。 2024/10/16(水) 20:54:01.23 ID:yZ6aB7c8
ファッ!? 偽動画の問題あるんか
そこまで考えてへんかったわ

26 セキュリティ専門家 2024/10/16(水) 20:55:40.78 ID:dE9fG0h1
>>25
そうやな。技術の発展と同時に、偽動画の検出技術も進歩させていく必要がある。
セキュリティの観点からも重要な課題や。

27 AIエシックス研究者 2024/10/16(水) 20:57:22.34 ID:iJ2kL3m4
確かに倫理面は重要。ただ、この技術自体は中立的なものやし、
使い方次第で社会に大きな利益をもたらす可能性もある。教育や医療への応用とか。

28 映画監督 2024/10/16(水) 20:59:01.90 ID:nN5oP6q7
ワイ的には、この技術めっちゃワクワクするで。
映画製作のワークフローが大きく変わる可能性あるな。

29 量子コンピューティング研究者 2024/10/16(水) 21:00:40.45 ID:rR8sT9u0
量子コンピュータと組み合わせたらどうなるんやろ。
計算効率さらに上がる可能性あるかもしれんな。

30 名無しさん@お腹いっぱい。 2024/10/16(水) 21:02:22.12 ID:vV1wX2y3
もう頭おかしなるで
量子コンピュータまで出てきたら完全に理解不能や

31 研究者 ◆abCdEfGhIj 2024/10/16(水) 21:04:01.67 ID:fG6hI7j8
>>30
まあ、そこまで難しく考えんでもええで。
要は、AIの技術がどんどん進化して、できることが増えてるってことや。

32 ゲーム開発者 2024/10/16(水) 21:05:40.23 ID:zA4bC5d6
ゲーム業界にも影響ありそうやな。
リアルタイムのグラフィック生成とか、NPCの動きとか、色々応用できそう。

33 言語モデル研究者 2024/10/16(水) 21:07:22.78 ID:eF7gH8i9
動画生成と言語モデルを組み合わせたらどうなるんやろ。
テキストから直接動画作れるようになるかもしれんな。

34 名無しさん@お腹いっぱい。 2024/10/16(水) 21:09:01.34 ID:jK0lM1n2
もう何でもできるようになるんか
ワイらの仕事なくなるんちゃうか...

35 AIと社会の研究者 2024/10/16(水) 21:10:40.90 ID:oP3qR4s5
>>34
技術の進歩で仕事の形は変わるかもしれんが、人間にしかできない仕事も増えるはずや。
むしろAIを使いこなせる人材の需要が高まると思うで。

36 クリエイティブディレクター 2024/10/16(水) 21:12:22.45 ID:tU6vW7x8
ほんまそれ。AIはツールでしかないからな。
結局それを使って何を作るかは人間次第や。クリエイティビティがより重要になってくる。

この後も議論は続きますが、ここまでで30回以上のやり取りを示しました。様々な専門家と初学者が登場し、技術的な側面から倫理的な課題まで多角的に議論しています。

37 動画圧縮エンジニア 2024/10/16(水) 21:14:01.12 ID:yZ9aB0c1
時間方向の圧縮って面白いよな。従来の動画圧縮技術とは違うアプローチやけど、
似たような考え方あるわ。過去フレームの情報をうまく使ってるのが良いね。

38 名無しさん@お腹いっぱい。 2024/10/16(水) 21:15:40.67 ID:dE2fG3h4
ファッ!? 動画圧縮にも関係あるんか

39 研究者 ◆abCdEfGhIj 2024/10/16(水) 21:17:22.23 ID:fG6hI7j8
>>38
そうやな。直接的には違うけど、考え方に共通点があるんや。
この手法では過去フレームを低解像度で保持して、新しいフレーム生成に活用しとる。

40 機械学習研究者 2024/10/16(水) 21:19:01.78 ID:iJ5kL6m7
時間方向の圧縮が効くのは、動画の時間的な一貫性を利用してるからやな。
人間の目は細かい変化に鈍感やから、そこを上手く使ってる。

41 コンピュータグラフィックス専門家 2024/10/16(水) 21:20:40.34 ID:nN8oP9q0
CGの分野でも似たようなテクニック使うで。キーフレーム間の補間とかな。
ただ、AIによる生成はもっと柔軟性高いわ。

42 名無しさん@お腹いっぱい。 2024/10/16(水) 21:22:22.90 ID:rR1sT2u3
ほえー、動画に色んな技術使われとるんやな
ワイらが普段見とる動画、すごい技術の塊なんか

43 情報理論研究者 2024/10/16(水) 21:24:01.45 ID:vV4wX5y6
情報理論的に見ても理にかなってるんや。動画の冗長性を時空間的に捉えて、
効率的な表現学習してる。エントロピー符号化の考え方に通じるものがあるわ。

44 ニューラルネットワーク設計者 2024/10/16(水) 21:25:40.12 ID:zA7bC8d9
時間方向の圧縮、ネットワークアーキテクチャにも影響与えそうやな。
RNNとかLSTMの代替になる可能性もあるで。

45 AIアプリ開発者 2024/10/16(水) 21:27:22.67 ID:eF0gH1i2
これ、リアルタイムストリーミングにも応用できそうやな。
低帯域幅でも高品質な動画配信できるようになるかも。

46 名無しさん@お腹いっぱい。 2024/10/16(水) 21:29:01.23 ID:jK3lM4n5
ストリーミングまで変わるんか
そしたらネットフリックスとかYouTubeも変わるんか?

47 メディアテクノロジー研究者 2024/10/16(水) 21:30:40.78 ID:oP6qR7s8
>>46
そうやな、可能性はあるで。ただ、既存のインフラ変更するのは大変やから、
すぐには変わらんと思うけど、長期的には影響出てくるかもしれん。

48 量子情報理論研究者 2024/10/16(水) 21:32:22.34 ID:tU9vW0x1
時空間の圧縮って、量子情報の圧縮とも関連しとるんよな。
古典的な圧縮を超えた効率化の可能性がある。

49 認知科学者 2024/10/16(水) 21:34:01.90 ID:yZ2aB3c4
人間の視覚認知システムも、似たような時空間的な情報処理してるんやで。
この手法、人間の知覚メカニズムと親和性高いかもしれんな。

50 名無しさん@お腹いっぱい。 2024/10/16(水) 21:35:40.45 ID:dE5fG6h7
もう意味わからんくなってきたで...
ワイの脳みそが圧縮されそうや

51 コンピュータグラフィックス専門家 2024/10/16(水) 21:37:22.12 ID:nN8oP9q0
>>50
ごめんな、ちょっと専門的になりすぎたかもしれん。
キーフレーム間の補間について簡単に説明したるわ。

52 名無しさん@お腹いっぱい。 2024/10/16(水) 21:39:01.67 ID:rR1sT2u3
お、サンガツ。頼むで。

53 コンピュータグラフィックス専門家 2024/10/16(水) 21:40:40.23 ID:nN8oP9q0
要はな、アニメーションを作る時に全部のフレームを一つ一つ描くんやなくて、
重要な場面(キーフレーム)だけ描いて、その間は計算で埋めるんや。
それが「補間」っちゅうんや。

54 アニメーター 2024/10/16(水) 21:42:22.78 ID:vV4wX5y6
せやな。例えばボールが跳ねるアニメなら、
一番高い位置と地面に触れる位置をキーフレームにして、
間のフレームは計算で作るんや。

55 名無しさん@お腹いっぱい。 2024/10/16(水) 21:44:01.34 ID:zA7bC8d9
ほーん、なるほど。
じゃあこの論文の手法も似たようなことしとるんか?

56 研究者 ◆abCdEfGhIj 2024/10/16(水) 21:45:40.90 ID:fG6hI7j8
>>55
似てるけど、ちょっと違うんや。
この手法は過去のフレーム全部を圧縮して使うんやけど、
その圧縮したんを使って新しいフレームを生成するんや。

57 機械学習研究者 2024/10/16(水) 21:47:22.45 ID:iJ5kL6m7
言うたら、AIが頭の中で「キーフレーム」作って、
それを元に次々と新しいフレーム生成してくんや。
ただし、その「キーフレーム」が低解像度なんが特徴やな。

58 名無しさん@お腹いっぱい。 2024/10/16(水) 21:49:01.12 ID:eF0gH1i2
ふむふむ、なんとなく分かってきたで
賢いなあ、そんなんよう思いつくわ

59 AIアプリ開発者 2024/10/16(水) 21:50:40.67 ID:jK3lM4n5
ほんまそれ。この手法のええとこは、低解像度の情報だけ保存しとくから、
メモリ使用量減らせるんや。でも、生成する時は高解像度で出せる。
これが効率ようなる秘訣やな。

60 名無しさん@お腹いっぱい。 2024/10/16(水) 21:52:22.23 ID:oP6qR7s8
へー、なんかすごそう。
ワイにも使えるようになったらええのにな。

61 機械学習研究者 2024/10/16(水) 21:54:01.78 ID:tU9vW0x1
>>7の続きやけど、従来の拡散モデルと今回の手法の違いについて、もうちょい詳しく説明したろか?

62 名無しさん@お腹いっぱい。 2024/10/16(水) 21:55:40.34 ID:yZ2aB3c4
おう、頼むで!わかりやすくな!

63 機械学習研究者 2024/10/16(水) 21:57:22.90 ID:tU9vW0x1
まず従来の拡散モデルな、ノイズを少しずつ除去していくんや。
例えるなら、どろどろの泥水をだんだんきれいにしていくみたいな感じやな。
これを何百回も繰り返して、最終的にきれいな画像にすんねん。

64 研究者 ◆abCdEfGhIj 2024/10/16(水) 21:59:01.45 ID:fG6hI7j8
せやな。従来のやり方やと、その「泥水をきれいにする」過程を学習すんねん。
でも、それだと計算量が多くなるんや。

65 名無しさん@お腹いっぱい。 2024/10/16(水) 22:00:40.12 ID:dE5fG6h7
ほーん、で、今回の手法はどう違うんや?

66 機械学習研究者 2024/10/16(水) 22:02:22.67 ID:tU9vW0x1
今回のflow matchingの手法はな、その「泥水をきれいにする」過程を一気に学習しよるんや。
言うたら、泥水から一発できれいな水にする魔法みたいなもんや。

67 研究者 ◆abCdEfGhIj 2024/10/16(水) 22:04:01.23 ID:fG6hI7j8
そうそう。具体的には、ノイズのかかった状態とキレイな状態を直接つなぐ「流れ」を学習すんねん。
この「流れ」が、ノイズからデータ分布に直接持っていく役割を果たすんや。

68 数学者 2024/10/16(水) 22:05:40.78 ID:nN8oP9q0
数学的に言うとな、確率分布の間の最適輸送問題として定式化できるんや。
ノイズの分布からデータの分布への「最短経路」みたいなもんを見つけるんやな。

69 名無しさん@お腹いっぱい。 2024/10/16(水) 22:07:22.34 ID:rR1sT2u3
えっ、なんか難しなってきたで...

70 AIアプリ開発者 2024/10/16(水) 22:09:01.90 ID:vV4wX5y6
>>69
ごめんな、噛み砕いて説明するわ。要はな、
従来:ノイズ → ちょっときれい → もうちょいきれい → ... → きれいな画像
今回:ノイズ ---------------→ きれいな画像
てな感じで、間の過程を省略してるんや。

71 名無しさん@お腹いっぱい。 2024/10/16(水) 22:10:40.45 ID:zA7bC8d9
あー、なんとなくわかってきたで!
それで計算量減るんか。

72 機械学習研究者 2024/10/16(水) 22:12:22.12 ID:tU9vW0x1
そうそう、その通りや!
従来の方法だと、各ステップでの変化を全部計算せなあかんかったけど、
今回の方法やと、その「一気に変える」部分だけ学習すればええんや。

73 研究者 ◆abCdEfGhIj 2024/10/16(水) 22:14:01.67 ID:fG6hI7j8
で、さらにこの論文ではそれを「ピラミッド」構造で実現しとるんや。
低解像度から徐々に高解像度にしていく過程を、このflow matchingで学習させとる。

74 コンピュータビジョン専門家 2024/10/16(水) 22:15:40.23 ID:iJ5kL6m7
ほんま賢いよな。低解像度の部分は計算量少なくて済むし、
高解像度の部分は必要な時だけ計算するから、全体的に効率ええんや。

75 名無しさん@お腹いっぱい。 2024/10/16(水) 22:17:22.78 ID:eF0gH1i2
へー、すごいな。ワイにも作れるようになったらなぁ。

76 AIエンジニア 2024/10/16(水) 22:19:01.34 ID:jK3lM4n5
>>75
まあ、これを一から実装するんは確かに大変やけど、
この手法が普及したら、みんなが簡単に使えるツールも出てくるやろな。
楽しみにしといて!

77 数学者 2024/10/16(水) 22:20:40.90 ID:nN8oP9q0
>>68の続きで、最適輸送問題についてもうちょい詳しく説明したろか?

78 名無しさん@お腹いっぱい。 2024/10/16(水) 22:22:22.45 ID:oP6qR7s8
おう、頼むで!できるだけ分かりやすくな!

79 数学者 2024/10/16(水) 22:24:01.12 ID:nN8oP9q0
よっしゃ。まず、最適輸送問題をめっちゃ簡単に言うと、
「荷物を最小のコストで運ぶにはどうしたらええか」って問題なんや。

80 名無しさん@お腹いっぱい。 2024/10/16(水) 22:25:40.67 ID:yZ2aB3c4
荷物?なんやそれ、宅配の話かいな

81 数学者 2024/10/16(水) 22:27:22.23 ID:nN8oP9q0
まあ、そんな感じやな。でも、ここでの「荷物」は確率分布の山なんや。
例えば、ノイズの分布を表す山から、きれいな画像の分布を表す山に
「確率」という荷物を運ぶイメージや。

82 機械学習研究者 2024/10/16(水) 22:29:01.78 ID:tU9vW0x1
ほんまそれ。で、この「運び方」が、さっき言うてた「流れ」なんや。
一番効率のええ「運び方」を見つけるのが、この問題の目的やな。

83 名無しさん@お腹いっぱい。 2024/10/16(水) 22:30:40.34 ID:dE5fG6h7
ふむふむ、なんとなく分かってきたで
でも、なんでそれが画像生成に関係あんねん?

84 研究者 ◆abCdEfGhIj 2024/10/16(水) 22:32:22.90 ID:fG6hI7j8
ええ質問や!要はな、その「運び方」を学習することで、
ノイズから本物っぽい画像への変換方法を獲得できるんや。
最も効率のええ「運び方」を知れば、それが最高の生成方法になるってわけや。

85 コンピュータビジョン専門家 2024/10/16(水) 22:34:01.45 ID:iJ5kL6m7
そうそう。従来の拡散モデルやと、その「運び方」を細かいステップに分けて学習しとったんや。
でも、この方法やと一気に最適な「運び方」を求められるから、効率ええんよ。

86 名無しさん@お腹いっぱい。 2024/10/16(水) 22:35:40.12 ID:rR1sT2u3
へぇー、なんかカッコよく聞こえてきたで
でも、その「運び方」ってどうやって見つけんの?

87 数学者 2024/10/16(水) 22:37:22.67 ID:nN8oP9q0
そこがこの論文のミソなんや。「ピラミッド」構造を使って、
低解像度から高解像度へと徐々に「運び方」を学習していくんや。
これが、さっき説明のあった「ピラミッド構造」ってやつなんよ。

88 AIエンジニア 2024/10/16(水) 22:39:01.23 ID:vV4wX5y6
簡単に言うと、荷物を運ぶ時に、
まず大まかなルートを決めて、それから細かい道順を決めていくみたいな感じやな。
それを画像の解像度に応用してるんや。

89 名無しさん@お腹いっぱい。 2024/10/16(水) 22:40:40.78 ID:zA7bC8d9
なるほど!段階的に詳しくしていくんか。
そしたら確かに効率よさそうやな。

90 機械学習研究者 2024/10/16(水) 22:42:22.34 ID:tU9vW0x1
そうそう、その通りや!
この方法のええところは、大まかな構造から細かいディテールまで、
効率よく学習できるところなんや。

91 研究者 ◆abCdEfGhIj 2024/10/16(水) 22:44:01.90 ID:fG6hI7j8
おっ、ええ質問やな。「ピラミッド構造」とキーフレーム間の補間、確かに関係あるで。
ちょっと詳しく説明したろか。

92 名無しさん@お腹いっぱい。 2024/10/16(水) 22:45:40.45 ID:eF0gH1i2
おう、頼むで!

93 研究者 ◆abCdEfGhIj 2024/10/16(水) 22:47:22.12 ID:fG6hI7j8
まず、「ピラミッド構造」って言うのは、低解像度から高解像度に段階的に上げていく仕組みのことやねん。
例えば、32x32の画像から始めて、64x64、128x128...てな具合にな。

94 コンピュータグラフィックス専門家 2024/10/16(水) 22:49:01.67 ID:nN8oP9q0
そうそう。で、キーフレーム間の補間との関係でいうと、
低解像度の段階を「キーフレーム」みたいなもんやと思えばええんや。

95 名無しさん@お腹いっぱい。 2024/10/16(水) 22:50:40.23 ID:jK3lM4n5
ほーん、でもキーフレームって時間軸の話やなかったっけ?

96 機械学習研究者 2024/10/16(水) 22:52:22.78 ID:tU9vW0x1
ええ指摘や!確かに通常のキーフレームは時間軸の話なんやけど、
この「ピラミッド構造」では解像度をキーフレームみたいに扱うんや。
時間じゃなくて「詳細さ」の軸やと思えばええで。

97 AIエンジニア 2024/10/16(水) 22:54:01.34 ID:vV4wX5y6
簡単に言うと、低解像度の画像が「キーフレーム」で、
そこから高解像度の画像を「補間」して作るみたいな感じやな。

98 名無しさん@お腹いっぱい。 2024/10/16(水) 22:55:40.90 ID:oP6qR7s8
なるほど!でも、動画の場合はどうなんや?

99 研究者 ◆abCdEfGhIj 2024/10/16(水) 22:57:22.45 ID:fG6hI7j8
ええ質問や!動画の場合は、時間軸と解像度の両方でピラミッド構造を使うんや。
低解像度の過去フレームを「キーフレーム」として、
そこから高解像度の新しいフレームを生成していくんやな。

100 コンピュータビジョン専門家 2024/10/16(水) 22:59:01.12 ID:iJ5kL6m7
そうそう。言うたら、時間と解像度の2つの軸でピラミッドを作るんや。
これによって、計算量を大幅に減らしつつ、高品質な動画を生成できるんよ。

101 名無しさん@お腹いっぱい。 2024/10/16(水) 23:00:40.67 ID:yZ2aB3c4
へー、なんかすごそう。
時間と解像度の両方で効率化してるんか。

102 機械学習研究者 2024/10/16(水) 23:02:22.23 ID:tU9vW0x1
そうやねん。この方法のすごいところは、
「キーフレーム」の考え方を拡張して、時間だけやなくて解像度にも適用したとこなんや。
これによって、動画生成の効率をめっちゃ上げられたんよ。

103 名無しさん@お腹いっぱい。 2024/10/16(水) 23:04:01.78 ID:dE5fG6h7
なるほど!なんか頭ええなあ。
ワイもこんなん思いつきたいわ。

104 研究者 ◆abCdEfGhIj 2024/10/16(水) 23:05:40.34 ID:fG6hI7j8
まあ、こういうアイデアは積み重ねや。
今回の研究も、今までの色んな研究のアイデアを組み合わせて生まれたんやで。
君も勉強続けてたら、いつかはこんなアイデア思いつくかもしれんで!

105 名無しさん@お腹いっぱい。 2024/10/16(水) 23:07:22.90 ID:rR1sT2u3
そういや、20.7k A100 GPU時間で学習できたって書いてあったけど、
これってどういう意味なんや?

106 研究者 ◆abCdEfGhIj 2024/10/16(水) 23:09:01.45 ID:fG6hI7j8
ええ質問やな!簡単に言うと、めっちゃ性能のええGPUを使って、
どれくらいの時間かかったかを示す指標なんや。

107 AIエンジニア 2024/10/16(水) 23:10:40.12 ID:vV4wX5y6
そうそう。A100ってのは、NVIDIAの超高性能なGPUの名前やねん。
機械学習の計算に特化した、めっちゃ早いやつや。

108 名無しさん@お腹いっぱい。 2024/10/16(水) 23:12:22.67 ID:zA7bC8d9
ほーん、で、20.7kってなんなん?

109 機械学習研究者 2024/10/16(水) 23:14:01.23 ID:tU9vW0x1
20.7kは20,700のことやで。つまり、A100 GPUを20,700時間使ったってことや。
でも、これ一台のGPUで20,700時間(約2年4ヶ月)回し続けたわけやないで。

110 クラウドコンピューティング専門家 2024/10/16(水) 23:15:40.78 ID:nN8oP9q0
そうやな。普通は複数のGPUを並列で使うんや。
例えば、100台のA100 GPUを使えば、理論上は207時間(約8.6日)で終わるんや。

111 名無しさん@お腹いっぱい。 2024/10/16(水) 23:17:22.34 ID:eF0gH1i2
ファッ!?そんな大量のGPU使うんか!
それめっちゃ金かかりそうやな...

112 AIスタートアップCEO 2024/10/16(水) 23:19:01.90 ID:jK3lM4n5
せやで。A100 GPUって1時間のレンタル料が数千円くらいするんや。
20.7k時間やと、数千万円の計算になるな。

113 名無しさん@お腹いっぱい。 2024/10/16(水) 23:20:40.45 ID:oP6qR7s8
えぇ...そんなんワイらには無理やん...

114 研究者 ◆abCdEfGhIj 2024/10/16(水) 23:22:22.12 ID:fG6hI7j8
まあ、そこがこの研究のすごいところなんや。
他の最新モデルと比べると、この計算量がめっちゃ少ないんよ。
例えば、似たような性能の他のモデルやと、100k時間以上かかるものもあるんや。

115 AIエンジニア 2024/10/16(水) 23:24:01.67 ID:vV4wX5y6
そうそう。この20.7k時間っていうのは、
めっちゃ効率よく学習できたって証拠なんや。

116 名無しさん@お腹いっぱい。 2024/10/16(水) 23:25:40.23 ID:yZ2aB3c4
へー、そういう意味があったんか。
でも、それでも一般人には手が出ん金額やな...

117 AIスタートアップCEO 2024/10/16(水) 23:27:22.78 ID:jK3lM4n5
まあ、こういう大規模な学習は主に大企業か研究機関がやるんや。
でも、いったんモデルができたら、それを使うのはずっと安くなるで。
将来的には、みんなが簡単に使えるサービスになる可能性もあるで。

118 名無しさん@お腹いっぱい。 2024/10/16(水) 23:29:01.34 ID:dE5fG6h7
なるほどな。すごい技術やけど、まだまだ一般人には遠い世界なんやな。
でも、いつかワイらも使えるようになるかもしれんってことか。楽しみやな!

119 コンピュータサイエンス教授 2024/10/16(水) 23:30:40.90 ID:iJ5kL6m7
そういや、この研究の「理論的な美しさ」についても触れたいんやけど、
興味ある奴おる?

120 名無しさん@お腹いっぱい。 2024/10/16(水) 23:32:22.45 ID:rR1sT2u3
おっ、なんか難しそうやけど気になるで!
どんなんが美しいんや?

121 コンピュータサイエンス教授 2024/10/16(水) 23:34:01.12 ID:iJ5kL6m7
ほな、説明したるで。この研究の理論的な美しさは、
複雑な問題を単純な原理で解決しとるところにあんねん。

122 数学者 2024/10/16(水) 23:35:40.67 ID:nN8oP9q0
そうそう。具体的には、最適輸送理論というのを使って、
画像生成問題を「確率分布間の移動」として捉えとるんや。
これがめっちゃエレガントなんよ。

123 名無しさん@お腹いっぱい。 2024/10/16(水) 23:37:22.23 ID:zA7bC8d9
エレガント?なんやそれ、ファッションか?

124 機械学習研究者 2024/10/16(水) 23:39:01.78 ID:tU9vW0x1
あはは、ちゃうちゃう。ここでいう「エレガント」は、
シンプルで美しいって意味や。要は、複雑な問題を
すっきりした形で表現できとるってことなんや。

125 物理学者 2024/10/16(水) 23:40:40.34 ID:vV4wX5y6
せやな。物理学でもよく使う言葉や。
例えば、アインシュタインの相対性理論の E=mc² みたいな。
複雑な現象を、こんな短い式で表せるのが「美しい」んや。

126 名無しさん@お腹いっぱい。 2024/10/16(水) 23:42:22.90 ID:eF0gH1i2
へー、なるほど。
でも、この研究のどこが「美しい」んや?

127 コンピュータサイエンス教授 2024/10/16(水) 23:44:01.45 ID:iJ5kL6m7
ええ質問や!この研究の美しさは、「ピラミッド構造」と「flow matching」を
組み合わせて、複雑な動画生成問題を解決してるところにあんねん。

128 機械学習研究者 2024/10/16(水) 23:45:40.12 ID:tU9vW0x1
そうそう。「ピラミッド構造」で解像度の問題を解決し、
「flow matching」で効率的な生成過程を実現する。
この2つのアイデアの組み合わせが、めっちゃ綺麗なんや。

129 数学者 2024/10/16(水) 23:47:22.67 ID:nN8oP9q0
せやな。数学的に言うと、連続的な問題を離散的に近似しつつ、
その誤差を最小限に抑える手法として捉えられるんや。
これが理論的にも実用的にもええ感じなんよ。

130 名無しさん@お腹いっぱい。 2024/10/16(水) 23:49:01.23 ID:oP6qR7s8
むずっ...でも何となく凄そうやな

131 AIエンジニア 2024/10/16(水) 23:50:40.78 ID:jK3lM4n5
簡単に言うと、「少ない部品で複雑な機械を作った」みたいな感じやな。
その「部品の組み合わせ方」がすごくキレイってことや。

132 コンピュータサイエンス教授 2024/10/16(水) 23:52:22.34 ID:iJ5kL6m7
そうそう、ええ例えやな。
この研究のすごいところは、そのキレイな理論が
実際の性能向上にもつながってるってとこなんや。

133 名無しさん@お腹いっぱい。 2024/10/16(水) 23:54:01.90 ID:yZ2aB3c4
なるほど!理論がキレイで、しかも実際に役立つんか。
そりゃ確かに美しいって言えるかもなぁ。

134 研究者 ◆abCdEfGhIj 2024/10/16(水) 23:55:40.45 ID:fG6hI7j8
せやで。理論と実践がうまくかみ合うのが、
ほんまにええ研究の特徴なんや。
この論文は、その両方を高いレベルで実現してるんよ。

135 数理物理学者 2024/10/17(木) 00:01:22.12 ID:wX9yZ0a1
>>22の続きやけど、Flow matchingの微分方程式的な面白さについてもうちょい詳しく話したいんやが、聞きたい奴おる?

136 名無しさん@お腹いっぱい。 2024/10/17(木) 00:03:01.67 ID:bC2dE3f4
おっ、難しそうやけど気になるで!どんなんが面白いんや?

137 数理物理学者 2024/10/17(木) 00:04:40.23 ID:wX9yZ0a1
ほな説明したるで。Flow matchingは、簡単に言うと「確率分布の流れ」を表現する微分方程式を解く問題なんや。

138 機械学習研究者 2024/10/17(木) 00:06:22.78 ID:gH5iJ6k7
そうそう。具体的には、以下のような微分方程式で表されるんや。

dx/dt = v(x,t)

ここで、xは画像やで。この式は「画像xが時間tとともにどう変化するか」を表してるんや。

139 名無しさん@お腹いっぱい。 2024/10/17(木) 00:08:01.34 ID:lM8nO9p0
えっ、なんか難しくなってきたで...

140 数理物理学者 2024/10/17(木) 00:09:40.90 ID:wX9yZ0a1
すまんな、ちょっと噛み砕いて説明するわ。
この式は、ノイズまみれの画像が、どんな風に変化していって最終的にキレイな画像になるかを表してるんや。

141 コンピュータサイエンス教授 2024/10/17(木) 00:11:22.45 ID:qR0sT1u2
そうそう。で、この「変化の仕方」v(x,t)を上手く学習するのが、Flow matchingの目的なんや。

142 名無しさん@お腹いっぱい。 2024/10/17(木) 00:13:01.12 ID:vW3xY4z5
ほーん、なんとなく分かってきたで。
で、これが確率流の理論とどう繋がってんの?

143 統計物理学者 2024/10/17(木) 00:14:40.67 ID:aB5cD6e7
ええ質問や!確率流の理論ってのは、確率分布がどう変化していくかを扱う理論なんや。
Flow matchingは、まさにこの確率分布の変化を直接モデル化しとるんよ。

144 機械学習研究者 2024/10/17(木) 00:16:22.23 ID:gH5iJ6k7
そうそう。従来の拡散モデルが「ノイズを少しずつ除去する」アプローチやったのに対して、
Flow matchingは「確率分布全体の動き」を捉えようとしてるんや。

145 数理物理学者 2024/10/17(木) 00:18:01.78 ID:wX9yZ0a1
これがめっちゃエレガントなんよ。物理でいうと、粒子の運動を一つ一つ追うんやなくて、
流体全体の動きを捉えるような感じやな。

146 名無しさん@お腹いっぱい。 2024/10/17(木) 00:19:40.34 ID:fG8hI9j0
へー、なんか物理っぽくなってきたな。

147 統計物理学者 2024/10/17(木) 00:21:22.90 ID:aB5cD6e7
そうなんや。実は、この考え方は統計力学の基礎にもなってる概念なんよ。
ミクロな粒子の動きを全部追うんやなくて、マクロな分布の変化を見るっていう。

148 AIエンジニア 2024/10/17(木) 00:23:01.45 ID:kL0mN1o2
ほんま?それって、AIの効率化にもつながるんか?

149 機械学習研究者 2024/10/17(木) 00:24:40.12 ID:gH5iJ6k7
そうなんや。個々のピクセルやなくて、画像全体の変化を捉えることで、
より効率的に生成プロセスを学習できるんよ。

150 数理物理学者 2024/10/17(木) 00:26:22.67 ID:wX9yZ0a1
そして、この論文ではそれをさらに「ピラミッド構造」と組み合わせてる。
これが、理論的にも実用的にもめっちゃ美しい結果につながってるんや。

151 名無しさん@お腹いっぱい。 2024/10/17(木) 00:28:01.23 ID:pQ2rS3t4
むずいけど、なんかすごそうやな...
ワイにはよう分からんけど、理論がきれいで実際にも役立つっていうのは分かったで!

152 コンピュータサイエンス教授 2024/10/17(木) 00:29:40.78 ID:qR0sT1u2
そうや、ようついてきたな!
要は、複雑な現象を美しい数式で表現して、それを効率的に解く方法を見つけた、ってことなんや。
これが、この研究の理論的な美しさの正体やね。

153 量子コンピューティング研究者 2024/10/17(木) 00:31:22.34 ID:uV4wX5y6
>>29の続きやけど、量子コンピュータとの組み合わせについてもうちょい詳しく説明したろか?

154 名無しさん@お腹いっぱい。 2024/10/17(木) 00:33:01.90 ID:zA7bC8d9
おう、頼むで!でも難しすぎんようにな!

155 量子コンピューティング研究者 2024/10/17(木) 00:34:40.45 ID:uV4wX5y6
了解や。まず、この研究のどの部分に量子コンピュータが使えそうか考えてみよう。
主に3つあるんや。1つ目は最適化問題、2つ目は行列計算、3つ目はサンプリングや。

156 機械学習研究者 2024/10/17(木) 00:36:22.12 ID:gH5iJ6k7
なるほど。Flow matchingの部分で最適化問題が出てくるもんな。
量子コンピュータって最適化問題得意なんやっけ?

157 量子コンピューティング研究者 2024/10/17(木) 00:38:01.67 ID:uV4wX5y6
せやで。量子アニーリングっていう技術があってな、これが最適化問題をめっちゃ高速に解けるんや。
Flow matchingの「最適な流れ」を見つけるのに使えるかもしれん。

158 名無しさん@お腹いっぱい。 2024/10/17(木) 00:39:40.23 ID:bC2dE3f4
へー、でも量子コンピュータってまだ実用化されてへんのちゃうの?

159 AIエンジニア 2024/10/17(木) 00:41:22.78 ID:jK3lM4n5
まあ、完全な実用化にはまだ時間かかるけど、一部の分野では既に使われ始めてるんや。
ただ、動画生成に使うにはもうちょっと発展が必要やな。

160 量子コンピューティング研究者 2024/10/17(木) 00:43:01.34 ID:uV4wX5y6
そうやな。で、2つ目の行列計算なんやけど、これが量子コンピュータの真骨頂なんや。
ディープラーニングって結局のところ大規模な行列計算の繰り返しやろ?

161 機械学習研究者 2024/10/17(木) 00:44:40.90 ID:gH5iJ6k7
確かに。特に、この研究で使われてるTransformerアーキテクチャは
めっちゃでかい行列計算が必要になるんよな。

162 量子コンピューティング研究者 2024/10/17(木) 00:46:22.45 ID:uV4wX5y6
そうそう。量子コンピュータを使えば、理論上はこの部分を大幅に高速化できるんや。
特に、行列の次元が大きくなればなるほど、量子の優位性が出てくるんよ。

163 名無しさん@お腹いっぱい。 2024/10/17(木) 00:48:01.12 ID:lM8nO9p0
ほえー、すごそう。でも3つ目のサンプリングってなんや?

164 機械学習研究者 2024/10/17(木) 00:49:40.67 ID:gH5iJ6k7
サンプリングっていうのは、確率分布から値を選び出すことなんや。
この研究の場合、生成過程の各ステップでサンプリングが必要になるんよ。

165 量子コンピューティング研究者 2024/10/17(木) 00:51:22.23 ID:uV4wX5y6
せやで。量子コンピュータは、特定の確率分布からのサンプリングが得意なんや。
これを使えば、生成過程をもっと効率的にできる可能性があるんよ。

166 コンピュータサイエンス教授 2024/10/17(木) 00:53:01.78 ID:qR0sT1u2
なるほどな。要するに、計算のボトルネックになりそうな部分を
量子コンピュータで高速化できる可能性がある、ってことか。

167 名無しさん@お腹いっぱい。 2024/10/17(木) 00:54:40.34 ID:fG8hI9j0
へー、量子コンピュータすげーな。
いつになったら普通に使えるようになんの?

168 量子コンピューティング研究者 2024/10/17(木) 00:56:22.90 ID:uV4wX5y6
まあ、一般の人が日常的に使えるようになるには、まだまだ時間かかるやろなぁ。
でも、クラウドサービスとかで部分的に使えるようになるのは、そう遠くない未来かもしれんで。

169 AIエンジニア 2024/10/17(木) 00:58:01.45 ID:jK3lM4n5
そうやな。量子と古典のハイブリッドなシステムが先に来そうやね。
完全な量子化を待つんじゃなくて、できるとこから少しずつ導入していく感じや。

170 名無しさん@お腹いっぱい。 2024/10/17(木) 00:59:40.12 ID:pQ2rS3t4
なるほど〜。ようわからんかったけど、すごそうやな。
ワイらが気づかんうちに、いろんなとこで量子コンピュータの恩恵受けとるんかもな。

関連画像

https://arxiv.org/pdf/2410.05954

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 原文

  日本語訳

後ほどアップします。

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Pyramidal_Flow_Matching Video_Generation Flow_Matching Diffusion_Transformer Autoregressive_Generation

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