Stable Diffusionの仕組み（入門編）
Stable Diffusionの仕組みについてご存知ですか？
プロンプトを入れると画像が生成される…その内部を説明できるとかっこいいですよね。
こちらの講演で使用したスライドを白井CEOから頂いたので一部公開いたします。
画像生成AIの誕生と変遷(2)画像生成技術の歴史年表
画像生成AIの誕生と変遷(4) 画像生成AIの2014-2024におきたパラダイムシフト
Stable Diffusionの仕組み（入門編）
CLIPとは画像とテキストの関係だけを学んだでいます。
CLIP (Contrastive Language-Image Pretraining), Predict the most relevant text snippet given an image
実はネガティブプロンプトはStable Diffusionが公開されてからAUTOMATIC111で生まれました。
ネガティブプロンプトは、正プロンプトと同じ仕組みでCLIPを持ち、サンプラーが条件付き逆拡散をする際にUNETの左側に入ります。
画像のLatent Space化はちょうどZIP圧縮のような超圧縮で、フロート列が並んでいるweight&biasです。VAEを使うことで画像に展開できます。
ImageToImageやControlNetも、基本的にはLatent SpaceでUNETの左側に入ります。
UNetについて補足
UNETは元々は医用画像のセグメンテーションタスクのために想定されたが、多くの画像2-画像タスクに再利用されている。畳み込みエンコーダ（ダウンサンプリング）とデコーダ（アップサンプリング）を持つ。
マルチスケール、マルチ抽象レベルで変調を学習。
ReLU(Rectified Linear Unit)のことで、max(0, x)のような実装をする。Convolution層ではこの活性化関数を使うことが多い。
画像生成AI Stable Diffusion スタートガイドより。
