拡散モデル（Diffusion Model）とは？
読み方: カクサンモデル
30秒まとめ
ノイズからデータを段階的に生成するAIモデル。画像・動画生成AIの中核技術。
拡散モデル（Diffusion Model）の意味・定義
拡散モデル（Diffusion Model）は、データにノイズを段階的に加えていく過程（拡散過程）を逆転させることで、ランダムなノイズから高品質なデータを生成する生成AIモデルです。学習時にはデータにノイズを加える過程を学び、生成時にはノイズを段階的に除去してデータを復元します。Stable Diffusion、DALL-E 3、Midjourneyなど、現在の主要な画像生成AIのほとんどが拡散モデルをベースに構築されています。GANs（敵対的生成ネットワーク）と比較して、学習の安定性と生成品質に優れているため、急速に普及しました。画像生成だけでなく、Soraなどの動画生成、音声合成、3Dモデル生成など、多様なコンテンツ生成への応用が進んでいます。テキストプロンプトから高品質な画像を生成するText-to-Image技術の基盤として、クリエイティブ分野に革命をもたらしています。