つくりながら学ぶ!画像生成ai 自作入門
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產品詳情
- 文章から画像を生成できる独自のAIモデルをゼロから構築しよう！画像生成AI DALL-EやMidjourneyなどの画像生成はどのようにして動くのか？ 拡散モデル（DM）およびVision Transformer（ViT）をPyTorchでコード実装、AI開発に不可欠なテクニックをステップアップで習得します。文章から画像を生成できる独自のAIモデルをゼロから構築しよう！ ・文章から高解像度画像を生成するモデルを構築 ・プロンプトに基づいて画像を編集 ・画像分類を行うVision Transformer（ViT）を構築 ・分類、テキスト生成、画像生成に合わせてLLMを微調整 ・本物の画像とディープフェイクをより正確に判定する 文章から画像が生成される仕組みをハンズオン形式で解説。章を追うごとにTransformer ベースの画像生成モデル「ミニDALL-E」を、自分の手で一から構築します。ディープフェイク検出ではResNet50のファインチューニングにより、9 割を超える精度で実物と偽物を分類、その有効性を具体的に示します。画像生成AIの仕組みをブラックボックスのままにせず、実装を学びたい人におすすめの一冊です。 Manning『Build a Text-to-Image Generator (from Scratch)』の翻訳書。 Part 1 注意機構（Attention）とTransformerを理解する 第1章 2つのモデルの物語：Transformerと拡散 第2章 Transformerを構築する 第3章 Vision Transformerで画像を分類する 第4章 画像にキャプションを追加する Part 2 拡散モデル入門 第５章 拡散モデルによる画像生成 第６章 拡散モデルで生成する画像を制御する 第７章 拡散モデルによる高解像度画像の生成 Part 3 拡散モデルを用いたテキスト画像生成 第8章 CLIP：画像とテキストの類似度を測定するモデル 第9章 潜在拡散を用いたテキストから画像の生成 第10章 Stable Diffusion の徹底解説 Part 4 Transformerを用いたテキストから画像の生成 第11章 VQGAN：画像を整数のシーケンスに変換する 第12章 DALL-Eの最小限の実装 Part 5新たな展開と課題 第13章 テキストから画像への変換における新たな展開と課題 付録PyTorch をインストールして、ローカルおよび Colab で GPU トレーニングを有効にする
| Publisher | マイナビ出版 |
| Publication date | July 24, 2026 |
| Language | Japanese |
| Print length | 376 pages |
| ISBN-10 | 4839990298 |
| ISBN-13 | 978-4839990299 |
| Item Weight | 600 g |
| Dimensions | 0.83 x 7.17 x 9.21 inches (2.1 x 18.2 x 23.4 cm) |
產品描述
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