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#画像生成

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9月30日

水曜日

  1. Google Research、AI 画像生成の制御を統一・簡素化する Diffusion Controller を提案

    Google Research は Diffusion Controller を提案した。拡散モデルのノイズ除去を連続制御問題として捉え直し、基盤モデルを凍結したまま軽量な「ステアリングダンパー」ネットワークで生成軌道を動的に調整する。Stable Diffusion v1.4 を HPS-v2 で評価したところ、完全に解放した版は基準モデルに対する勝率90%を達成した。内部ウェイトにアクセスできないクローズドモデルのカスタム制御にも対応する。

7月16日

木曜日

1月10日

土曜日

  1. Berkeley、情報駆動の画像システム設計で4分野の性能を予測

    Berkeley AI Researchは相互情報量で画像システムを評価・最適化する枠組みを提案した。雑音付き測定と雑音モデルだけで情報量を測る。NeurIPS 2025でカラー写真、電波天文、レンズなし撮像、顕微鏡の復号器性能を予測した。設計は最先端の全工程学習に匹敵し、メモリーと計算量が少なく、課題別の復号器設計を要しない。