AIF生成AIの基礎
テキストプロンプトから新しい高品質な画像を生成するために広く使用されている生成AIのモデルアーキテクチャはどれですか？
Aリカレントニューラルネットワーク (RNN)
時系列データや順序を持つデータの処理に使われる再帰型ネットワークであり、過去の言語モデリングに利用されてきましたが、Transformerの登場以降は主流から外れ、現代の画像生成AIのアーキテクチャではありません。
B拡散モデル (Diffusion Models)
✓ 正解
データにランダムノイズを加えてから徐々に除去する過程を学習し、テキストプロンプトから高品質な画像を生成します。Stable DiffusionやAmazon Titan Image Generatorが採用する現在の主流アーキテクチャです。
CK-Means
K-Means（K平均法）は教師なし学習のクラスタリングアルゴリズムであり、データを類似グループに分類するものです。新しいコンテンツを生成する能力はなく、生成AIモデルとは根本的に異なります。
Dランダムフォレスト (Random Forest)
複数の決定木を組み合わせたアンサンブル学習手法で、分類・回帰などの予測タスクに使われます。新しい画像データを生成する能力を持たず、生成AIとは全く異なる目的の機械学習手法です。
解説
正解はBの拡散モデルです。データに徐々にノイズを加え、その後ノイズを除去する過程を学習することで、テキストプロンプトから高品質な画像を生成する技術として主流となっています。Stable DiffusionやAmazon Titan Image Generatorなどが採用しています。
選択肢Aのリカレントニューラルネットワーク（RNN）は時系列データや過去の言語モデリングに使用されてきましたが、現代の画像生成AIの主流ではありません。
選択肢CのK-Means（K平均法）は教師なし学習のクラスタリングアルゴリズムであり、生成AIではありません。
選択肢Dのランダムフォレストは決定木を用いたアンサンブル学習手法で分類・回帰に使われますが、画像生成はできません。
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