拡散モデル（Diffusion Model）

データにノイズを少しずつ加えていく過程を逆にたどり、ノイズから元のデータを復元するように学習する生成モデル。高品質な画像生成AIの主流方式で、テキストから画像を作るサービスの中核技術。

画像などのデータに少しずつノイズを加えていく過程を学習し、その逆に、ノイズだけの状態から段階的にノイズを取り除いてデータを生成する生成モデル。高品質で多様な画像を生成でき、文章の指示から画像を作る画像生成AIの主流の方式となっている。

本物に似たデータを作る生成器（Generator）と、本物か生成されたものかを見分ける識別器（Discriminator）の2つのネットワークを、互いに競わせながら学習する生成モデルで、2014年にI.グッドフェローらが提案した。生成器は識別器をだませるよう、識別器は見破れるよう学習することで、精細な画像を生成できる。学習が不安定で、似た出力ばかりになるモード崩壊が起きやすい。

信号のうち、ある周波数（遮断周波数）より低い成分を通し、高い成分を減衰させるフィルター。センサーの信号に混じった高周波の雑音の除去や、A/D変換の前に標本化周波数の半分を超える成分を取り除いて折返し雑音（エイリアシング）を防ぐのに使う。