用語集
拡散モデル
拡散モデルは、ランダムなノイズを段階的に画像へと変える生成AIである。
拡散モデルは、ランダムな視覚的ノイズから始め、それを徐々に首尾一貫した絵へと洗練することで画像を作り出す生成人工知能の一種である。何百万もの画像と、それらがどうノイズへと分解されるかを学習し、その過程を逆転させる。各ステップで少しのノイズを取り除き、少しの構造を加え、求められたものに合う完成したデザインをゆっくりと現していく。大理石の塊の中の形を掘り出す彫刻家のようなものだが、大理石は粒状のランダムなピクセルであり、手引きはテキストの説明や参照画像から来る。タトゥーを計画する人にとって、これは現代のAIアートを可能にするエンジンである。wizard.tattooのDesign Forgeのようなツールは拡散モデルを用いて、語句や素描といった着想を、彫る前に研究し、調整し、視覚化できる磨かれたタトゥーの構想へと翻訳する。モデルが反復的に働くため、しばしばそれがどれほど忠実に語句に従うか、どれほど創造的な自由をとるか、結果がどれほど緻密になるかに影響を与えることができる。出力が導かれたノイズから育つことを理解することは、なぜ同じ着想への二回の試みが異なって見えるか、そしてなぜわずかな語句の変化が見るアートを意味深く作り変えうるかを説明する助けとなる。