🚨 重要： この記事は、概念を非常に簡単に説明することを目的としています。そのため、実際の技術的な詳細や厳密な解釈とは異なる部分が含まれている可能性があります。G検定の対策として、この記事で興味を持たれた方は、必ず公式テキストやより専門的な情報源を参照し、正確な知識を習得するようにしてください。
エンジニア向きではありません。「公式テキスト買ってやる気満々だったのに、なんもわからない…(´;ω;｀)」という方向けです。
データ生成とは？
データ生成は、コンピュータが自分で（既存のデータから）新しいデータを作り出すことです。例えば、「猫の写真」や「人の声」をゼロから作ったり、見たことのない絵を描いたりする技術です。人間が「このようなものが欲しい」と言う前に、コンピュータが「はい、できました」と出してくれる感じです。
生成タスクとは？
生成タスクは、「何か新しいものを作る」仕事のことです。写真、音楽、文章など、いろいろなものを生み出します。ここでは特に画像生成を中心に説明していきます。
潜在空間：アイデアの隠し部屋
潜在空間というのは、データ（例えば画像）の重要な情報を小さくまとめた場所です。例えば、猫の写真なら「耳の形」や「毛の色」のような特徴を数字で表して、隠し部屋に保存するイメージです。この部屋から新しい猫を作り出します。
変分オートエンコーダ（VAE）：データを圧縮して再生！
変分オートエンコーダ（VAE）は、データを小さくして（圧縮）、また元に戻す（生成）技術です。
- まず、写真を潜在空間に小さく縮めます。
- そして、その縮めた情報から新しい写真を「少しアレンジして」作ります。例えば、猫の写真を縮めて、「目が大きい猫」や「ふわふわの猫」を作り直す感じです。
※わかる人には：GANのように直接「新しい特徴を加える」わけではありません。「潜在空間を確率的にサンプリングし、それに基づいて新たなデータを復元する」と理解してください。
敵対的生成ネットワーク（GAN）：精巧な生成の達人
敵対的生成ネットワーク（GAN）は、2つのAIが競争しながらデータを生成するものです。
- ジェネレータ：「偽物の画像」を作る職人です。「この猫の写真はいかがでしょうか」と提示します。
- ディスクリミネータ：「それが本物か偽物かを見分けます」と判定する審査員です。ジェネレータが偽物を作り、ディスクリミネータが「これは偽物です」と言うのを繰り返すうちに、ジェネレータが上手くなって、本物そっくりのデータを作れるようになります。
GANの進化形
- DCGAN：GANをさらに強化したものです。深いネットワークでリアルな画像を作ります。
- pix2pix：あらかじめペアの画像（例えば、スケッチと本物の写真）を使って、「スケッチから写真を作る」という変換を学習します。
- CycleGAN：ペアがない場合でも可能です。例えば、「馬をシマウマに変える」など、双方向で学習します。
Diffusion Model：ノイズから鮮明な画像へ
Diffusion Model（拡散モデル）は、最近注目されている生成方法です。
- 拡散過程：本物の画像に少しずつノイズ（ざらつき）を加えて、不鮮明にしていきます。
- 逆拡散過程：その不鮮明な画像から、ノイズを取って鮮明な画像に戻す方法を学習します。これを繰り返して、「ノイズから猫の写真を作れる」ようになります。丁寧に作り上げるので、とてもリアルになります。
NeRF：3Dを革新的に生成
NeRF（Neural Radiance Fields）は、3Dの物体やシーンを生成する革新的な技術です。
- 様々な角度の写真を入力すると、「そこから3Dモデル」を生成してくれます。
- 例えば、1つのリンゴの写真を複数枚見せて、「裏側はこのようになっているはず」と推測して立体化します。映画のような映像も作成できます。
まとめ
データ生成は、生成タスクで新しいものを作る技術です。潜在空間を使って情報をまとめ、変分オートエンコーダで圧縮と再生をしたり、敵対的生成ネットワーク（GAN）でジェネレータとディスクリミネータが競い合って精巧なデータを作ります。DCGANやpix2pix、CycleGANで進化を遂げ、Diffusion Modelは拡散過程と逆拡散過程でノイズから鮮明に生成します。NeRFは3Dまで生成できる革新的な技術です。
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