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画像生成ジェネレーター「Stable Diffusion」によって優れた画像圧縮が出来る可能性が示される | TEXAL
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画像生成ジェネレーター「Stable Diffusion」によって優れた画像圧縮が出来る可能性が示される | TEXAL
スイスのソフトウェアエンジニアMatthias Bühlmann氏は、最近人気の画像合成モデルStable Diffusionが、... スイスのソフトウェアエンジニアMatthias Bühlmann氏は、最近人気の画像合成モデルStable Diffusionが、注意点はあるものの、既存のビットマップ画像を高い圧縮率でJPEGやWebPよりも圧縮することが出来る事を発見し、自身のサイトで公開している。 Stable Diffusionは、テキスト記述(「プロンプト」と呼ばれる)に基づき画像を生成するAI画像合成モデルだ。このAIモデルは、インターネットから取得した数百万枚の画像を学習することで、テキストから画像を生成する術を身につけた。学習過程で、画像と関連する単語の統計的な関連付けを行い、各画像の重要な情報をかなり小さくまとめ、「重み」として保存する。これは、いわばAI画像モデルが得た知識を表す数学的な値だ。 Stable Diffusionが画像を解析し、重みの形に「圧縮」するとき、画像は研究者が「潜在空間」と呼ぶ場