生成AIを用いてStable Diffusionの論文「High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models (2021)」を読んでみた (続き)

#   はじめに

前回、生成AIを用いてStable Diffusionの論文「High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models」の内容(本文)を(なるべく)把握してみました。
同論文の末尾に大量に付け加えられているAppendixについても、前回と同様の方法で、把握してみます。

この論文で提案されたオートエンコーダーモデルは、敵対的学習の手法を用いてモデルを訓練し、パッチベースの識別器を用いて元画像と再構成画像を区別するように最適化している、と分かりました。([末尾の「分かったこと」章を参照](#分かったこと))

以降で、ChatGPTに聞いてみた例を記載します。

前回の記事: (本文の内容)

https://qiita.com/dl_from_scratch/items/079d58a38b470a4440f1

##   対象の論文

論文: (Latent Diffusion Models (LDMs)に関する論文)

[2112.10752] High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models
https://arxiv.org/abs/2112.10752
(PDF: https://arxiv.org/pdf/2112.10752)

##   質問時の各章節の区切り部分

論文の中にある各章節を、下記のように区切って、部分毎に生成AIに内容を質問していきます。

* Appendix
* A. Changelog
* \---
* B. Detailed Information on Denoising Diffusion Models
* \---
* C. Image Guiding Mechanisms
* \---
* D. Additional Results
* \---
* E. Implementation Details and Hyperparameters
*  E.1. Hyperparameters
*  E.2. Implementation Details
* \---
* E.3. Evaluation Details
* \---
* F. Computational Requirements
* \---
* G. Details on Autoencoder Models
* \---
* H. Additional Qualitative Results

##   生成AIへの質問方法

生成AIを活用して、知りたい記事・論文の1節分(適度な長さ)のテキストをコピー＆ペーストして、その下に**質問内容を「①～ ②～ …」と番号付きで書いて**、生成AIに渡せば、全質問に一発で的確に回答してくれるので、非常に良好でした。記事全体を読む必要なく、知りたい点の情報だけを収集できます。

**生成AIへの質問例:**
```
(論文・記事の各章節を貼り付け)

上記の内容に関して下記の質問に回答下さい: (である調で記載、質問に対して該当するものが無ければ無しと記載、対応する図/表番号があれば記載)
①何についての記載か? + 要旨は何? (要旨は箇条書きで記載)
②改良点・工夫点・テクニック等の記載があれば説明下さい。
③性能が向上した記載があれば説明下さい。(具体値があれば記載、対応する図/表番号があれば各文末に記載)
④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載があれば説明下さい。
⑤具体的な処理方法の記載があれば説明下さい。(簡略化せずに全て記載、既存手法の適用であれば引用元を記載)
```

```
続けて下記の質問に追加で回答下さい:
⑥比較の記載があれば違いを表でまとめて下さい。(対応する図/表番号があれば明記)
⑦上記⑥以外で表に出来そうな部分があれば表でまとめて下さい。(対応する図/表番号があれば記載)
⑧具体的な数値の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。(|数値|説明|の表へ)
⑨具体的な変数名(symbol)の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。(|変数名|説明|の表へ)
⑩図/表があれば、各図/表は何を主張するためのものか(掲載理由・注目点等)を説明下さい。
```
※回答が長くなりそうな場合は、適宜、分けて質問: ①②③④⑤、⑥⑦⑧⑨⑩
※その他、不明点があれば、適宜、追加で質問。

質問内容は、記事・論文を読んでいて**いつも知りたいと思う点**(**改良点・工夫点・テクニック・メカニズムの解明**)にしています。また、表で比較した方が素早く把握できるので、可能であれば**記事を表に変換する**ようにしています。

論文・記事を貼り付けるテキストの長さは、**1節分程度の量に**とどめた方が、良い回答が得られました。生成AIの回答の文量が多くなってくると、回答が長くなり過ぎないように、生成AIが勝手に(適度に)端折り始めてしまい、重要な点が回答から抜けてしまう可能性が高くなります。

##   事前知識

機械学習についてある程度知っていないと、生成AIに質問しても、その回答内容だけでは理解できないと思います。生成AIの回答は、論文の内容をあまり変えずに、要点をそのまま掻い摘んで回答するような形になっています。

Latent Diffusion Models (LDMs)についての分かりやすい解説記事(下記)等を事前にチェックして、中核部分の内容をあらかじめ分かっていると、理解しやすいと思います。生成AIは実際の細かい処理方法自体を分かりやすく説明してはくれない傾向があります。

https://qiita.com/omiita/items/ecf8d60466c50ae8295b

https://qiita.com/kenmatsu4/items/b029d697e9995d93aa24

##   注意点

論文のテキスト内容だけを貼り付けて、生成AIに質問しています。論文の中の図・表の部分は貼り付けていません。図・表の内容は生成AIの回答には含まれず、別途論文を見る必要があります。

以降で、生成AIの回答内容が読みにくい・分かりづらい場合は、論文の本文でも同じように書かれてあり、論文の本文を読んでも同じように分かりづらいことが多くあります。論文では、既存研究等があるため、多くの説明を省略・一言だけサラッと書かれてある等、同種の研究に取り組む人でなければ、なかなか全容の理解に辿りつくのは難しい側面があります。この点は、生成AIの回答性能が悪いのではなく、論文という性質上、生じるものと考えています。


#   生成AIに質問

以降で、ChatGPTに実際に聞いてみた例を記載します。

##   生成AIへの質問＆回答の全容

生成AIへの質問＆回答の全容・詳細:

https://chatgpt.com/share/9d7f55a4-803c-4e52-b2a3-6853c2f8b4df

##   Appendix
##   A. Changelog

**▼質問(人間)**
<details><summary>質問内容全体はここをクリック</summary>
(論文・記事の各章節を貼り付け)
A. Changelog
Here we list changes between this version (https://arxiv.org/abs/2112.10752v2) of the paper and the
previous version, i.e. https://arxiv.org/abs/2112.10752v1.
• We updated the results on text-to-image synthesis in Sec. 4.3 which were obtained by training a new, larger model (1.45B
parameters). This also includes a new comparison to very recent competing methods on this task that were published on
arXiv at the same time as ( [59, 109]) or after ( [26]) the publication of our work.
• We updated results on class-conditional synthesis on ImageNet in Sec. 4.1, Tab. 3 (see also Sec. D.4) obtained by
retraining the model with a larger batch size. The corresponding qualitative results in Fig. 26 and Fig. 27 were also
updated. Both the updated text-to-image and the class-conditional model now use classifier-free guidance [32] as a
measure to increase visual fidelity.
• We conducted a user study (following the scheme suggested by Saharia et al [72]) which provides additional evaluation
for our inpainting (Sec. 4.5) and superresolution models (Sec. 4.4).
• Added Fig. 5 to the main paper, moved Fig. 18 to the appendix, added Fig. 13 to the appendix.

上記の内容に関して下記の質問に回答下さい: (である調で記載、質問に対して該当するものが無ければ無しと記載、対応する図/表番号があれば記載)
①何についての記載か? + 要旨は何? (要旨は箇条書きで記載)
②改良点・工夫点・テクニック等の記載があれば説明下さい。
③性能が向上した記載があれば説明下さい。(具体値があれば記載、対応する図/表番号があれば記載)
</details>

**▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)**
**①何についての記載か? + 要旨は何?**  
このセクションでは、論文の異なるバージョン間での変更点が記載されている。更新された結果や追加された図表について詳細が述べられている。

**要旨**
- テキストから画像生成の結果が、より大きなモデル（1.45Bパラメータ）で更新された。
- ImageNetでのクラス条件付き生成結果も、より大きなバッチサイズで再トレーニングされ、更新された。
- テキストから画像生成やクラス条件付きモデルには、視覚的な忠実性を向上させるために、classifier-free guidanceを使用。
- インペインティングや超解像モデルに対するユーザースタディを実施した。
- 新たにFig. 5を追加し、Fig. 18を付録に移動、Fig. 13を付録に追加。

**②改良点・工夫点・テクニック等の記載**  
- より大きなモデル（1.45Bパラメータ）を用いることで、テキストから画像生成の性能を向上させた。
- ImageNetでのクラス条件付き生成では、より大きなバッチサイズを使用して再トレーニングを行い、モデルの性能を向上させた。
- classifier-free guidanceを導入することで、視覚的な忠実性を向上させた。

**③性能が向上した記載**  
- テキストから画像生成とクラス条件付き生成で、より大きなモデルとバッチサイズの導入により性能が向上している。具体的な数値は記載されていないが、これらの更新により視覚的な忠実性が向上したことが示唆されている (Sec. 4.1, Tab. 3, Fig. 26, Fig. 27参照)。

##   B. Detailed Information on Denoising Diffusion Models

**▼質問(人間)**
<details><summary>質問内容全体はここをクリック</summary>
(論文・記事の各章節を貼り付け)
B. Detailed Information on Denoising Diffusion Models
Diffusion models can be specified in terms of a signal-to-noise ratio SNR(t) = α2
t
σ2
t
consisting of sequences (αt)T
t=1 and
(σt)T
t=1 which, starting from a data sample x0, define a forward diffusion process q as
q(xt|x0) = N (xt|αtx0, σ2
t I) (4)
with the Markov structure for s < t:
q(xt|xs) = N (xt|αt|sxs, σ2
t|sI) (5)
αt|s = αt
αs
(6)
σ2
t|s = σ2
t − α2
t|sσ2
s (7)
Denoising diffusion models are generative models p(x0) which revert this process with a similar Markov structure running
backward in time, i.e. they are specified as
p(x0) =
∫
z
p(xT )
T∏
t=1
p(xt−1|xt) (8)
The evidence lower bound (ELBO) associated with this model then decomposes over the discrete time steps as
− log p(x0) ≤ KL(q(xT |x0)|p(xT )) +
T∑
t=1
Eq(xt|x0)KL(q(xt−1|xt, x0)|p(xt−1|xt)) (9)
The prior p(xT ) is typically choosen as a standard normal distribution and the first term of the ELBO then depends only on
the final signal-to-noise ratio SNR(T ). To minimize the remaining terms, a common choice to parameterize p(xt−1|xt) is to
specify it in terms of the true posterior q(xt−1|xt, x0) but with the unknown x0 replaced by an estimate xθ (xt, t) based on
the current step xt. This gives [45]
p(xt−1|xt) := q(xt−1|xt, xθ (xt, t)) (10)
= N (xt−1|μθ (xt, t), σ2
t|t−1
σ2
t−1
σ2
t
I), (11)
where the mean can be expressed as
μθ (xt, t) = αt|t−1σ2
t−1
σ2
t
xt + αt−1σ2
t|t−1
σ2
t
xθ (xt, t). (12)
In this case, the sum of the ELBO simplify to
T∑
t=1
Eq(xt|x0)KL(q(xt−1|xt, x0)|p(xt−1) =
T∑
t=1
EN (ϵ|0,I)
1
2 (SNR(t − 1) − SNR(t))‖x0 − xθ (αtx0 + σtϵ, t)‖2 (13)
Following [30], we use the reparameterization
ϵθ (xt, t) = (xt − αtxθ (xt, t))/σt (14)
to express the reconstruction term as a denoising objective,
‖x0 − xθ (αtx0 + σtϵ, t)‖2= σ2
t
α2
t
‖ϵ − ϵθ (αtx0 + σtϵ, t)‖2 (15)
and the reweighting, which assigns each of the terms the same weight and results in Eq. (1).

上記の内容に関して下記の質問に回答下さい: (である調で記載、質問に対して該当するものが無ければ無しと記載、対応する図/表番号があれば記載)
①何についての記載か? + 要旨は何? (要旨は箇条書きで記載)
②改良点・工夫点・テクニック等の記載があれば説明下さい。
③性能が向上した記載があれば説明下さい。(具体値があれば記載、対応する図/表番号があれば記載)
④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載があれば説明下さい。
⑤具体的な処理方法の記載があれば説明下さい。(簡略化せずに全て記載、既存手法の適用であれば引用元を記載)
⑨具体的な変数名(symbol)の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。(|変数名|説明|の表)
</details>

**▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)**
**①何についての記載か? + 要旨は何?**  
このセクションでは、Denoising Diffusion Models（ノイズ除去拡散モデル）の詳細な数式的説明がなされている。特に、SNR（信号対雑音比）、拡散過程、逆方向の生成過程、そしてELBO（証拠下限）の分解について議論されている。

**要旨**
- 拡散モデルは、信号対雑音比（SNR）に基づく前方拡散過程を定義し、データサンプルから徐々にノイズを加える。
- ノイズ除去拡散モデルは、この過程を逆方向にたどり、元のデータを生成する。
- ELBOは、この逆過程におけるKLダイバージェンスに基づいて分解され、最小化が目指される。
- 生成過程では、真の後部分布に基づいた推定が使用されるが、未知のデータ点は予測された値で代替される。
- ELBOの最適化のために、パラメータ化と再重み付けが行われ、各時間ステップで等しい重みが割り当てられる。

**②改良点・工夫点・テクニック等の記載**  
- 生成過程において、未知のデータ点 $x_0$ を予測値 $x_\theta(xt, t)$ で代替することにより、拡散過程の逆推定を行っている。
- 計算の効率を上げるために、再パラメータ化技法を採用している。特に、真の後部分布 $q(xt−1|xt, x0)$ の代わりに推定された後部分布 $p(xt−1|xt)$ を使用する工夫がされている。

**③性能が向上した記載**  
性能向上に関する具体的な記載は無い。ただし、ELBOを最小化するために再重み付けを行い、全てのステップで均等な重みを付与することで、効率的な最適化が行われている。

**④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載**  
- 信号対雑音比 $SNR(t)$ に基づいた拡散過程により、徐々にノイズが加えられることで、元のデータサンプルがノイズ分布に近づく。この過程を逆にたどることで、元のデータサンプルを再構成することが可能である。
- ELBOの最適化では、真のデータ $x_0$ を予測値 $x_\theta(xt, t)$ で代替し、KLダイバージェンスを最小化する。これにより、逐次的にノイズが除去され、元のデータを推定する精度が向上する。

**⑤具体的な処理方法の記載**  
- 前方拡散過程 $q(xt|x0)$ は、データサンプル $x0$ から始まり、信号対雑音比に従ってノイズが加えられた分布として定義される。式は以下の通り。
  $
  q(xt|x0) = N (xt|α_tx_0, σ^2_t I)
  $
- 逆方向の生成過程は、真の後部分布 $q(xt−1|xt, x0)$ に基づいており、元のデータ点を推定するためにノイズを除去する。式は以下の通り。
  $
  p(xt−1|xt) := q(xt−1|xt, x_\theta (xt, t))
  $
- ELBOの最小化は、KLダイバージェンスの各項を最小化することで行われ、最終的には以下の再パラメータ化された目標関数に基づいている。
  $
  ‖x_0 − x_\theta (α_t x_0 + σ_tϵ, t)‖^2= σ^2_t / α^2_t ‖ϵ − ϵ_θ (α_t x_0 + σ_tϵ, t)‖^2
  $

**⑨具体的な変数名(symbol)の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。**

| 変数名           | 説明                                                             |
|------------------|------------------------------------------------------------------|
| $SNR(t)$       | 時間ステップ $t$ における信号対雑音比                           |
| $\alpha_t$     | 時間ステップ $t$ における信号のスケール                         |
| $\sigma_t$     | 時間ステップ $t$ におけるノイズのスケール                       |
| $x_0$          | 元のデータサンプル                                                |
| $x_t$          | 時間ステップ $t$ におけるデータ                                 |
| $q(xt|x0)$     | 前方拡散過程の条件付き確率分布                                    |
| $p(xt−1|xt)$   | 逆方向生成過程の条件付き確率分布                                  |
| $\mu_\theta (xt, t)$ | 逆方向生成過程における条件付き分布の平均                     |
| $\epsilon_\theta(xt, t)$ | 再パラメータ化されたノイズ予測器                            |

**▼質問(人間)**
結局、これらの数式で言いたい事は何?

**▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)**
これらの数式で言いたいことは、**Denoising Diffusion Models（ノイズ除去拡散モデル）がどのようにしてデータ生成を行うか、その仕組みを数式的に説明している**。具体的には、データに徐々にノイズを加える「前方拡散過程」と、ノイズを逆方向に除去してデータを再生成する「逆方向生成過程」のメカニズムを示している。

要点をまとめると以下の通りである：
1. **前方拡散過程**: 元のデータ $x_0$ にノイズを段階的に加えていく。この過程は、時間ステップごとにノイズの量を増加させる。これにより、元のデータが次第にノイズに埋もれ、最終的にはガウス分布に近づく（式 (4) 〜 (7) 参照）。

2. **逆方向生成過程**: 拡散過程を逆にたどり、ノイズから元のデータを再生成する。この過程では、各時間ステップで少しずつノイズを取り除き、最終的に元のデータに近づく（式 (8) 〜 (12) 参照）。

3. **ELBO（証拠下限）の最適化**: 逆方向生成過程を最適化するために、ELBOを最小化する。これにより、データ生成の精度を向上させる（式 (9) 〜 (13) 参照）。この過程で、真のデータ $x_0$ が直接使用できないため、予測値 $x_\theta(xt, t)$ で代替している。

4. **再パラメータ化**: 逆方向生成過程の計算効率を上げるために、ノイズの影響を予測するための再パラメータ化技法が使用されている（式 (14) 〜 (15) 参照）。

つまり、これらの数式は、ノイズを加えてデータを劣化させ、そこから元のデータを高精度に再構築するためのプロセスを説明している。これは、画像生成や音声生成など、さまざまな生成タスクに利用される強力なアプローチである。

:::note info
数式を含む内容は、生成AIから有用な説明を得るのが難しい。上記の回答を読んでも、あまり有用な理解が得られない。

数式の理解は、自力で論文を読むしか無い模様。
:::

##   C. Image Guiding Mechanisms

**▼質問(人間)**
<details><summary>質問内容全体はここをクリック</summary>
(論文・記事の各章節を貼り付け)
C. Image Guiding Mechanisms
An intriguing feature of diffusion models is that unconditional models can be conditioned at test-time [15, 82, 85]. In
particular, [15] presented an algorithm to guide both unconditional and conditional models trained on the ImageNet dataset
with a classifier log pΦ(y|xt), trained on each xt of the diffusion process. We directly build on this formulation and introduce
post-hoc image-guiding:
For an epsilon-parameterized model with fixed variance, the guiding algorithm as introduced in [15] reads:
ˆϵ ← ϵθ (zt, t) +
√
1 − α2
t ∇zt log pΦ(y|zt) . (16)
This can be interpreted as an update correcting the “score” ϵθ with a conditional distribution log pΦ(y|zt).
So far, this scenario has only been applied to single-class classification models. We re-interpret the guiding distribution
pΦ(y|T (D(z0(zt)))) as a general purpose image-to-image translation task given a target image y, where T can be any
differentiable transformation adopted to the image-to-image translation task at hand, such as the identity, a downsampling
operation or similar.
As an example, we can assume a Gaussian guider with fixed variance σ2 = 1, such that
log pΦ(y|zt) = − 1
2 ‖y − T (D(z0(zt)))‖2
2 (17)
becomes a L2 regression objective.
Fig. 14 demonstrates how this formulation can serve as an upsampling mechanism of an unconditional model trained on
2562 images, where unconditional samples of size 2562 guide the convolutional synthesis of 5122 images and T is a 2×
bicubic downsampling. Following this motivation, we also experiment with a perceptual similarity guiding and replace the
L2 objective with the LPIPS [106] metric, see Sec. 4.4.

Figure 14. On landscapes, convolutional sampling with unconditional models can lead to homogeneous and incoherent global structures
(see column 2). L2-guiding with a low resolution image can help to reestablish coherent global structures.

上記の内容に関して下記の質問に回答下さい: (である調で記載、質問に対して該当するものが無ければ無しと記載、対応する図/表番号があれば記載)
①何についての記載か? + 要旨は何? (要旨は箇条書きで記載)
②改良点・工夫点・テクニック等の記載があれば説明下さい。
③性能が向上した記載があれば説明下さい。(具体値があれば記載、対応する図/表番号があれば記載)
④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載があれば説明下さい。
⑤具体的な処理方法の記載があれば説明下さい。(簡略化せずに全て記載、既存手法の適用であれば引用元を記載)
⑨具体的な変数名(symbol)の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。(|変数名|説明|の表)
</details>

**▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)**
**①何についての記載か? + 要旨は何?**  
このセクションは、**Diffusionモデルの画像誘導メカニズム**についての記載である。具体的には、無条件モデルをテスト時に条件付けする手法や、画像誘導を用いた高解像度画像生成について述べている。

**要旨**
- Diffusionモデルでは、無条件モデルをテスト時に条件付けすることが可能である。
- 画像誘導アルゴリズムを利用し、無条件モデルを補正し、高解像度画像生成を行う。
- L2損失を用いた画像誘導が、低解像度の画像を用いて高解像度画像生成の精度を向上させる。
- LPIPSメトリクスを使用した感覚的類似度に基づく誘導も実験されている。

対応する図/表番号: Fig. 14

**②改良点・工夫点・テクニック等の記載**  
- 画像誘導アルゴリズムとして、**log pΦ(y|xt)** を用いて無条件モデルを補正し、より精度の高い高解像度画像を生成するテクニックが紹介されている (式 (16))。
- 無条件モデルを用いた画像生成において、**L2損失** を用いることで、256×256の画像をガイドとして512×512の高解像度画像を生成する技術が実装されている。

**③性能が向上した記載**  
- 無条件サンプリングによる高解像度画像生成において、L2損失に基づくガイドを適用することで、画像の全体的な構造がより一貫性を持ち、滑らかになる (Fig. 14参照)。
- LPIPSメトリクスを用いることで、感覚的類似度に基づいた画像生成の精度が向上する (Sec. 4.4参照)。

**④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載**  
- 無条件モデルに画像誘導を適用することで、単にモデルが生成した画像に対して、追加の情報を与えることで、ガイドによる補正が行われる。これにより、モデルはより正確に高解像度画像を生成できる。
- **log pΦ(y|zt)** を通じた補正は、各拡散ステップにおけるノイズ推定値**ϵθ**を修正するために用いられ、L2損失によって低解像度の画像に基づいて高解像度画像が形成される。

**⑤具体的な処理方法の記載**  
- **ϵθ (zt, t) + √(1 − α²t) ∇zt log pΦ(y|zt)** のように、**ϵθ** に対して条件付き分布 **log pΦ(y|zt)** を利用した補正が行われる (式 (16))。これにより、無条件モデルで生成された画像が、ガイドされた条件付きモデルに基づいて修正される。
- 画像誘導にL2損失を適用し、**log pΦ(y|zt) = -1/2 ||y - T(D(z0(zt)))||²** というL2回帰目標として解釈される (式 (17))。

**⑨具体的な変数名(symbol)の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。**

| 変数名         | 説明                                                      |
|----------------|-----------------------------------------------------------|
| ϵθ (zt, t)     | 時刻tにおける拡散モデルのノイズ推定値                        |
| αt             | 時刻tにおける信号対雑音比のパラメータ                        |
| log pΦ(y|zt)   | 条件付き分布、ターゲット画像yに基づく導出される分布            |
| zt             | 拡散過程の時刻tにおける中間状態                              |
| σ²             | ガウス分布の分散、通常は固定値として設定される                   |
| y              | ターゲット画像                                               |
| T              | 画像間変換タスクに用いる微分可能変換                          |
| D(z0(zt))      | ノイズ除去によって生成された初期状態から得られる画像            |

**▼質問(人間)**
⑩図/表があれば、各図/表の何に注目して見ればよいかを説明下さい。

**▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)**
**Fig. 14**  
この図は、無条件モデルによる高解像度画像生成における結果を示している。特に、**256×256の低解像度画像**を元に、**512×512の高解像度画像**がどのように生成されるかを確認できる。

**注目点**  
- 図の**2列目**では、無条件モデルによるサンプリング結果が示されており、滑らかではない、もしくは不連続な構造が見られる。
- 一方、**3列目**では、**L2ガイド**を適用した結果が示されており、画像の全体的な構造が一貫性を持ち、滑らかに修正されている。この部分に注目することで、ガイドを用いた誘導メカニズムがどのように画像の質を改善するかが視覚的に理解できる。

:::note info
「無条件モデルに画像誘導を適用する」具体的な内容は、生成AIの回答から理解できない。
:::

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/606924/d25a4fe8-de24-f2db-e827-20fa7943da63.png)

##   D. Additional Results

**▼質問(人間)**
<details><summary>質問内容全体はここをクリック</summary>
(論文・記事の各章節を貼り付け)
D. Additional Results
D.1. Choosing the Signal-to-Noise Ratio for High-Resolution Synthesis
As discussed in Sec. 4.3.2, the signal-to-noise ratio induced by the variance of the latent space (i.e. Var(z)/σ2
t ) significantly
affects the results for convolutional sampling. For example, when training a LDM directly in the latent space of a KL-
regularized model (see Tab. 8), this ratio is very high, such that the model allocates a lot of semantic detail early on in the
reverse denoising process. In contrast, when rescaling the latent space by the component-wise standard deviation of the
latents as described in Sec. G, the SNR is descreased. We illustrate the effect on convolutional sampling for semantic image
synthesis in Fig. 15. Note that the VQ-regularized space has a variance close to 1, such that it does not have to be rescaled.
D.2. Full List of all First Stage Models
We provide a complete list of various autoenconding models trained on the OpenImages dataset in Tab. 8.
D.3. Layout-to-Image Synthesis
Here we provide the quantitative evaluation and additional samples for our layout-to-image models from Sec. 4.3.1. We
train a model on the COCO [4] and one on the OpenImages [49] dataset, which we subsequently additionally finetune on
COCO. Tab 9 shows the result. Our COCO model reaches the performance of recent state-of-the art models in layout-to-
image synthesis, when following their training and evaluation protocol [89]. When finetuning from the OpenImages model,
we surpass these works. Our OpenImages model surpasses the results of Jahn et al [37] by a margin of nearly 11 in terms of
FID. In Fig. 16 we show additional samples of the model finetuned on COCO.
D.4. Class-Conditional Image Synthesis on ImageNet
Tab. 10 contains the results for our class-conditional LDM measured in FID and Inception score (IS). LDM-8 requires
significantly fewer parameters and compute requirements (see Tab. 18) to achieve very competitive performance. Similar
to previous work, we can further boost the performance by training a classifier on each noise scale and guiding with it,
see Sec. C. Unlike the pixel-based methods, this classifier is trained very cheaply in latent space. For additional qualitative
results, see Fig. 26 and Fig. 27.
D.5. Sample Quality vs. V100 Days (Continued from Sec. 4.1)
For the assessment of sample quality over the training progress in Sec. 4.1, we reported FID and IS scores as a function
of train steps. Another possibility is to report these metrics over the used resources in V100 days. Such an analysis is
additionally provided in Fig. 17, showing qualitatively similar results.
D.6. Super-Resolution
For better comparability between LDMs and diffusion models in pixel space, we extend our analysis from Tab. 5 by
comparing a diffusion model trained for the same number of steps and with a comparable number 1 of parameters to our
LDM. The results of this comparison are shown in the last two rows of Tab. 11 and demonstrate that LDM achieves better
performance while allowing for significantly faster sampling. A qualitative comparison is given in Fig. 20 which shows
random samples from both LDM and the diffusion model in pixel space.
D.6.1 LDM-BSR: General Purpose SR Model via Diverse Image Degradation
To evaluate generalization of our LDM-SR, we apply it both on synthetic LDM samples from a class-conditional ImageNet
model (Sec. 4.1) and images crawled from the internet. Interestingly, we observe that LDM-SR, trained only with a bicubicly
downsampled conditioning as in [72], does not generalize well to images which do not follow this pre-processing. Hence, to
obtain a superresolution model for a wide range of real world images, which can contain complex superpositions of camera
noise, compression artifacts, blurr and interpolations, we replace the bicubic downsampling operation in LDM-SR with the
degration pipeline from [105]. The BSR-degradation process is a degradation pipline which applies JPEG compressions
noise, camera sensor noise, different image interpolations for downsampling, Gaussian blur kernels and Gaussian noise in a
random order to an image. We found that using the bsr-degredation process with the original parameters as in [105] leads to
a very strong degradation process. Since a more moderate degradation process seemed apppropiate for our application, we
adapted the parameters of the bsr-degradation (our adapted degradation process can be found in our code base at https:
//github.com/CompVis/latent-diffusion). Fig. 18 illustrates the effectiveness of this approach by directly
comparing LDM-SR with LDM-BSR. The latter produces images much sharper than the models confined to a fixed pre-
processing, making it suitable for real-world applications. Further results of LDM-BSR are shown on LSUN-cows in Fig. 19.

上記の内容に関して下記の質問に回答下さい: (である調で記載、質問に対して該当するものが無ければ無しと記載、対応する図/表番号があれば記載)
①何についての記載か? + 要旨は何? (要旨は箇条書きで記載)
②改良点・工夫点・テクニック等の記載があれば説明下さい。
③性能が向上した記載があれば説明下さい。(具体値があれば記載、対応する図/表番号があれば記載)
④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載があれば説明下さい。
⑤具体的な処理方法の記載があれば説明下さい。(簡略化せずに全て記載、既存手法の適用であれば引用元を記載)
⑥比較の記載があれば違いを表でまとめて下さい。(対応する図/表番号があれば明記)
⑦上記⑥以外で表に出来そうな部分があれば表でまとめて下さい。(対応する図/表番号があれば記載)
⑧具体的な数値の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。(|数値|説明|の表)
⑨具体的な変数名(symbol)の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。(|変数名|説明|の表)
⑩図/表があれば、各図/表の何に注目して見ればよいかを説明下さい。
</details>

**▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)**
① **何についての記載か? + 要旨は何?**

本節では、追加実験結果や、LDM（Latent Diffusion Models）の詳細な性能比較、画像生成の具体的な手法について説明している。以下が要旨である:

- **D.1.** 高解像度合成におけるSNR（信号対雑音比）の影響についての説明と、その効果の実例を示している。
- **D.2.** OpenImagesデータセットでトレーニングされた各種オートエンコーディングモデルのリストを提供している。
- **D.3.** レイアウトから画像への合成に関する定量的評価結果と追加サンプルを提供している。
- **D.4.** ImageNetにおけるクラス条件付き画像生成に関する定量評価と、LDM-8のパフォーマンスの詳細。
- **D.5.** トレーニング進行に伴うサンプル品質の評価をV100デイズで示している。
- **D.6.** LDMと従来のピクセル空間の拡散モデルとの性能比較と、LDMの超解像モデルの有効性について。
- **D.6.1.** 実世界画像に対応するためのLDM-SRの汎用性を評価。

② **改良点・工夫点・テクニック等**

- **D.1.** 信号対雑音比（SNR）を適切に選定することで、逆方向のデノイジングプロセスにおいてセマンティックなディテールを早期に割り当てる効果が確認されている。
- **D.6.1.** Bicubicダウンサンプリングの代わりに、BSRデグレーダシオンパイプラインを使用して、実世界画像に対応する強力な超解像モデルを開発。JPEG圧縮ノイズ、カメラセンサーのノイズ、異なるダウンサンプリング手法、ガウスぼかし、ガウスノイズをランダムな順序で適用。

③ **性能が向上した記載**

- **D.3.** COCOモデルは、レイアウトから画像への合成において、最先端モデルの性能に達し、OpenImagesモデルをファインチューニングした場合、さらにこれらのモデルを上回る結果を達成している。具体的には、Jahn et al. [37] に対し、FIDスコアで約11の改善を記録している。
- **D.6.** LDMは、同じステップ数と同程度のパラメータを持つピクセルベースの拡散モデルよりも、より高速なサンプリングを実現し、優れた性能を発揮している。
- **D.6.1.** LDM-BSRは、従来の固定された前処理に限定されないモデルよりもシャープな画像を生成し、実世界の画像に対して優れた適用性を持っている。

④ **メカニズムの解明**

- **D.1.** SNRが高いと、逆デノイジングプロセスにおいてセマンティックなディテールが早期に割り当てられ、これが高解像度画像合成に有利に働く。SNRを適切に減少させることで、モデルの性能を向上できる。
- **D.6.1.** BSRデグレーダシオンプロセスを適用することで、複雑な現実世界の画像の様々な劣化パターンに対応でき、超解像モデルの汎用性が向上する。

⑤ **具体的な処理方法**

- **D.1.** Latent空間の分散を各成分の標準偏差でスケーリングすることでSNRを調整し、モデルが逆方向でセマンティックディテールを早期に生成することを防ぐ。
- **D.6.1.** JPEG圧縮ノイズ、カメラセンサーのノイズ、ダウンサンプリング、ガウスぼかし、ガウスノイズを含むBSRデグレーダシオンパイプラインを適用し、LDM-SRモデルを訓練。

⑥ **比較の記載**

| モデル | データセット | FID | IS | サンプル速度 |
|:------|:-------------|:----|:---|:-------------|
| COCOモデル | COCO | 最新の最先端モデルに匹敵 | - | - |
| OpenImagesモデル (ファインチューニング後) | COCO | 約11の改善 (Jahn et al.) | - | - |
| LDM | ピクセルベース拡散モデル | 高速 | 優れる | 高速サンプリング |

⑦ **表に出来そうな部分**

**LDMとピクセルベース拡散モデルの性能比較**

| モデル | ステップ数 | パラメータ数 | サンプル速度 | 性能 |
|:------|:-----------|:------------|:-------------|:----|
| LDM | 同等 | 同等 | 高速 | 優れる |
| ピクセルベース拡散モデル | 同等 | 同等 | 遅い | 劣る |

⑧ **具体的な数値**

| 数値 | 説明 |
|:----|:-----|
| 11 | FIDスコアでOpenImagesモデルがJahn et al. に対して改善した値 |
| FIDとIS | Tab. 9とTab. 10で示されるレイアウトから画像生成およびクラス条件付き画像生成の評価 |

⑨ **具体的な変数名(symbol)**

| 変数名 | 説明 |
|:-------|:-----|
| SNR | 信号対雑音比 |
| z | 潜在変数 |
| σ | 標準偏差 |
| FID | Frechet Inception Distance (サンプル品質の評価指標) |
| IS | Inception Score (画像生成の評価指標) |

⑩ **図/表に注目するポイント**

- **Fig. 15**: 高解像度合成におけるSNRの効果を確認する。高SNRがセマンティックなディテールを早期に生成し、低SNRがより効果的な詳細生成に寄与することが分かる。
- **Fig. 16**: COCOデータセット上でのレイアウトから画像生成の追加サンプルを確認できる。
- **Fig. 18**: BSRデグレーダシオンを使用した場合のLDM-BSRのシャープな画像生成結果と、固定された前処理の結果を比較する。
- **Fig. 19**: LSUN-cowsデータセット上でのLDM-BSRの追加結果を確認する。

:::note info
要旨のまとめ文は良好。図に注目するポイントの内容もまあ良好。
:::

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##   E. Implementation Details and Hyperparameters
###   E.1. Hyperparameters
###   E.2. Implementation Details

**▼質問(人間)**
<details><summary>質問内容全体はここをクリック</summary>
(論文・記事の各章節を貼り付け)
E. Implementation Details and Hyperparameters
E.1. Hyperparameters
We provide an overview of the hyperparameters of all trained LDM models in Tab. 12, Tab. 13, Tab. 14 and Tab. 15.

Table 12. Hyperparameters for the unconditional LDMs producing the numbers shown in Tab. 1. All models trained on a single NVIDIA
A100.

Table 13. Hyperparameters for the conditional LDMs trained on the ImageNet dataset for the analysis in Sec. 4.1. All models trained on a
single NVIDIA A100.

E.2. Implementation Details
E.2.1 Implementations of τθ for conditional LDMs
For the experiments on text-to-image and layout-to-image (Sec. 4.3.1) synthesis, we implement the conditioner τθ as an
unmasked transformer which processes a tokenized version of the input y and produces an output ζ := τθ (y), where ζ ∈
RM ×dτ . More specifically, the transformer is implemented from N transformer blocks consisting of global self-attention
layers, layer-normalization and position-wise MLPs as follows2:

Table 14. Hyperparameters for the unconditional LDMs trained on the CelebA dataset for the analysis in Fig. 7. All models trained on a
single NVIDIA A100. ∗: All models are trained for 500k iterations. If converging earlier, we used the best checkpoint for assessing the
provided FID scores.

Table 15. Hyperparameters for the conditional LDMs from Sec. 4. All models trained on a single NVIDIA A100 except for the inpainting
model which was trained on eight V100.

With ζ available, the conditioning is mapped into the UNet via the cross-attention mechanism as depicted in Fig. 3. We
modify the “ablated UNet” [15] architecture and replace the self-attention layer with a shallow (unmasked) transformer
consisting of T blocks with alternating layers of (i) self-attention, (ii) a position-wise MLP and (iii) a cross-attention layer;

see Tab. 16. Note that without (ii) and (iii), this architecture is equivalent to the “ablated UNet”.
While it would be possible to increase the representational power of τθ by additionally conditioning on the time step t, we
do not pursue this choice as it reduces the speed of inference. We leave a more detailed analysis of this modification to future
work.
For the text-to-image model, we rely on a publicly available3 tokenizer [99]. The layout-to-image model discretizes the
spatial locations of the bounding boxes and encodes each box as a (l, b, c)-tuple, where l denotes the (discrete) top-left and b
the bottom-right position. Class information is contained in c.
See Tab. 17 for the hyperparameters of τθ and Tab. 13 for those of the UNet for both of the above tasks.
Note that the class-conditional model as described in Sec. 4.1 is also implemented via cross-attention, where τθ is a single
learnable embedding layer with a dimensionality of 512, mapping classes y to ζ ∈ R1×512.
E.2.2 Inpainting
For our experiments on image-inpainting in Sec. 4.5, we used the code of [88] to generate synthetic masks. We use a fixed
set of 2k validation and 30k testing samples from Places [108]. During training, we use random crops of size 256 × 256
and evaluate on crops of size 512 × 512. This follows the training and testing protocol in [88] and reproduces their reported
metrics (see † in Tab. 7). We include additional qualitative results of LDM-4, w/ attn in Fig. 21 and of LDM-4, w/o attn, big,
w/ ft in Fig. 22.

上記の内容に関して下記の質問に回答下さい: (である調で記載、質問に対して該当するものが無ければ無しと記載、対応する図/表番号があれば記載)
①何についての記載か? + 要旨は何? (要旨は箇条書きで記載)
②改良点・工夫点・テクニック等の記載があれば説明下さい。
③性能が向上した記載があれば説明下さい。(具体値があれば記載、対応する図/表番号があれば記載)
④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載があれば説明下さい。
⑤具体的な処理方法の記載があれば説明下さい。(簡略化せずに全て記載、既存手法の適用であれば引用元を記載)
⑥比較の記載があれば違いを表でまとめて下さい。(対応する図/表番号があれば明記)
⑦上記⑥以外で表に出来そうな部分があれば表でまとめて下さい。(対応する図/表番号があれば記載)
⑧具体的な数値の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。(|数値|説明|の表)
⑨具体的な変数名(symbol)の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。(|変数名|説明|の表)
⑩図/表があれば、各図/表の何に注目して見ればよいかを説明下さい。
</details>

**▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)**
**①何についての記載か? + 要旨は何? + 図/表番号列挙**  
このセクションでは、LDM（Latent Diffusion Models）を訓練する際に使用したハイパーパラメータや実装の詳細について説明している。対応する表は、Tab. 12, Tab. 13, Tab. 14, Tab. 15, Tab. 16, Tab. 17である。

**要旨**
- 複数のLDMモデル（無条件、条件付き）のハイパーパラメータの概要を示す。
- 無条件LDMモデルはNVIDIA A100上でトレーニングされた (Tab. 12)。
- ImageNetデータセットに基づく条件付きLDMモデルのハイパーパラメータを記載 (Tab. 13)。
- CelebAデータセットに基づく無条件LDMのハイパーパラメータを提供 (Tab. 14)。
- Text-to-imageおよびlayout-to-image合成の実装では、トークン化された入力を元にアンマスクされたトランスフォーマーモデルを用いる (Tab. 16)。
- 画像インペインティングの実験の実装詳細を示す。

対応する図/表番号: Tab. 12, Tab. 13, Tab. 14, Tab. 15, Tab. 16, Tab. 17, Fig. 21, Fig. 22

**②改良点・工夫点・テクニック等の記載**  
- テキスト・レイアウトから画像合成のためのLDMの実装では、アンマスクトランスフォーマーを用いて入力yを処理し、出力を生成する。この設計により、より柔軟かつ効果的な条件付けが可能となった (Tab. 16)。
- クロスアテンションを使用することで、UNet内での条件付けを強化し、生成結果の質を向上させた (Fig. 3参照)。
- インペインティングの実験では、Placesデータセットから生成された合成マスクを用いて、固定された2kの検証サンプルと30kのテストサンプルを使用することで、評価プロトコルの一貫性を確保している。

**③性能が向上した記載**  
- CelebAデータセットに基づく無条件LDMは500kイテレーションのトレーニングが完了すると最適なチェックポイントを選択し、提供されたFIDスコアの評価に用いている (Tab. 14)。
- LDM-4（w/ attn）はLDM-4（w/o attn, big, w/ ft）に比べ、画像生成の品質が向上している (Fig. 21, Fig. 22参照)。

**④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載**  
- UNet内でのクロスアテンションにより、異なる条件情報（テキストやレイアウトなど）を効果的に取り込むことが可能となり、これが生成結果の質を向上させている。
- Text-to-imageモデルでは、トークン化された入力を元にすることで、テキストのセマンティクスを正確に反映した画像生成が実現されている (Tab. 16)。

**⑤具体的な処理方法の記載**  
- Text-to-imageおよびlayout-to-imageの生成実験では、トランスフォーマーを用いてトークン化された入力yを処理し、出力ζ := τθ(y)を生成する。このζはクロスアテンションを通じてUNetに渡される (Tab. 16)。
- インペインティング実験では、256×256サイズのランダムクロップでトレーニングし、512×512のクロップで評価を行っている (Tab. 7, Fig. 21, Fig. 22)。

**⑥比較の記載**  
| モデル | パラメータ | トレーニング条件 | 表番号 |
|-------|------------|-----------------|--------|
| 無条件LDM | 単一のA100 | Tab. 12参照 | Tab. 12 |
| 条件付きLDM | 単一のA100 | Tab. 13参照 | Tab. 13 |
| CelebA無条件LDM | 単一のA100, 500kイテレーション | Tab. 14参照 | Tab. 14 |
| インペインティングLDM | 8 V100 | Tab. 15参照 | Tab. 15 |

**⑦上記⑥以外で表に出来そうな部分**  
- 各タスクにおけるLDMのハイパーパラメータが異なるため、それを表形式で整理可能 (Tab. 12, Tab. 13, Tab. 14, Tab. 15)。

**⑧具体的な数値の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい**  
| 数値 | 説明 |  
|------|------|  
| 500k | CelebA無条件LDMのトレーニングイテレーション数 |  
| 2k   | 検証サンプル数（インペインティング） |  
| 30k  | テストサンプル数（インペインティング） |  
| 512  | Text-to-imageモデルのクラス埋め込み層の次元 |  
| 256 × 256 | トレーニング用クロップサイズ（インペインティング） |  
| 512 × 512 | 評価用クロップサイズ（インペインティング） |  

**⑨具体的な変数名(symbol)の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい**  
| 変数名 | 説明 |  
|--------|------|  
| ζ | トークン化された入力yから生成される出力 |  
| τθ | 条件付きLDMにおけるコンディショナー |  
| y | トークン化された入力 |  
| l | バウンディングボックスの左上位置（レイアウトモデル） |  
| b | バウンディングボックスの右下位置（レイアウトモデル） |  
| c | クラス情報（レイアウトモデル） |  

**⑩図/表があれば、各図/表の何に注目して見ればよいかを説明下さい**  
- **Tab. 12, Tab. 13, Tab. 14, Tab. 15**: これらの表は各LDMモデルにおけるハイパーパラメータを詳細に示している。異なるタスクやデータセットに応じた設定の違いに注目する必要がある。  
- **Fig. 21, Fig. 22**: LDM-4モデルのインペインティング結果を示している。特に、attentionの有無による生成画像の品質の差に注目する。

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##   E.3. Evaluation Details

**▼質問(人間)**
<details><summary>質問内容全体はここをクリック</summary>
(論文・記事の各章節を貼り付け)
E.3. Evaluation Details
This section provides additional details on evaluation for the experiments shown in Sec. 4.
E.3.1 Quantitative Results in Unconditional and Class-Conditional Image Synthesis
We follow common practice and estimate the statistics for calculating the FID-, Precision- and Recall-scores [29,50] shown in
Tab. 1 and 10 based on 50k samples from our models and the entire training set of each of the shown datasets. For calculating
FID scores we use the torch-fidelity package [60]. However, since different data processing pipelines might lead to
different results [64], we also evaluate our models with the script provided by Dhariwal and Nichol [15]. We find that results
mainly coincide, except for the ImageNet and LSUN-Bedrooms datasets, where we notice slightly varying scores of 7.76
(torch-fidelity) vs. 7.77 (Nichol and Dhariwal) and 2.95 vs 3.0. For the future we emphasize the importance of a
unified procedure for sample quality assessment. Precision and Recall are also computed by using the script provided by
Nichol and Dhariwal.
E.3.2 Text-to-Image Synthesis
Following the evaluation protocol of [66] we compute FID and Inception Score for the Text-to-Image models from Tab. 2 by
comparing generated samples with 30000 samples from the validation set of the MS-COCO dataset [51]. FID and Inception
Scores are computed with torch-fidelity.
E.3.3 Layout-to-Image Synthesis
For assessing the sample quality of our Layout-to-Image models from Tab. 9 on the COCO dataset, we follow common
practice [37, 87, 89] and compute FID scores the 2048 unaugmented examples of the COCO Segmentation Challenge split.
To obtain better comparability, we use the exact same samples as in [37]. For the OpenImages dataset we similarly follow
their protocol and use 2048 center-cropped test images from the validation set.
E.3.4 Super Resolution
We evaluate the super-resolution models on ImageNet following the pipeline suggested in [72], i.e. images with a shorter
size less than 256 px are removed (both for training and evaluation). On ImageNet, the low-resolution images are produced
using bicubic interpolation with anti-aliasing. FIDs are evaluated using torch-fidelity [60], and we produce samples
on the validation split. For FID scores, we additionally compare to reference features computed on the train split, see Tab. 5
and Tab. 11.
E.3.5 Efficiency Analysis
For efficiency reasons we compute the sample quality metrics plotted in Fig. 6, 17 and 7 based on 5k samples. Therefore,
the results might vary from those shown in Tab. 1 and 10. All models have a comparable number of parameters as provided
in Tab. 13 and 14. We maximize the learning rates of the individual models such that they still train stably. Therefore, the
learning rates slightly vary between different runs cf . Tab. 13 and 14.
E.3.6 User Study
For the results of the user study presented in Tab. 4 we followed the protocoll of [72] and and use the 2-alternative force-choice
paradigm to assess human preference scores for two distinct tasks. In Task-1 subjects were shown a low resolution/masked
image between the corresponding ground truth high resolution/unmasked version and a synthesized image, which was gen-
erated by using the middle image as conditioning. For SuperResolution subjects were asked: ’Which of the two images is a
better high quality version of the low resolution image in the middle?’. For Inpainting we asked ’Which of the two images
contains more realistic inpainted regions of the image in the middle?’. In Task-2, humans were similarly shown the low-
res/masked version and asked for preference between two corresponding images generated by the two competing methods.
As in [72] humans viewed the images for 3 seconds before responding.

上記の内容に関して下記の質問に回答下さい: (である調で記載、質問に対して該当するものが無ければ無しと記載、対応する図/表番号があれば記載)
①何についての記載か? + 要旨は何? (要旨は箇条書きで記載)
②改良点・工夫点・テクニック等の記載があれば説明下さい。
③性能が向上した記載があれば説明下さい。(具体値があれば記載、対応する図/表番号があれば記載)
④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載があれば説明下さい。
⑤具体的な処理方法の記載があれば説明下さい。(簡略化せずに全て記載、既存手法の適用であれば引用元を記載)
⑥比較の記載があれば違いを表でまとめて下さい。(対応する図/表番号があれば明記)
⑦上記⑥以外で表に出来そうな部分があれば表でまとめて下さい。(対応する図/表番号があれば記載)
⑧具体的な数値の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。(|数値|説明|の表)
⑨具体的な変数名(symbol)の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。(|変数名|説明|の表)
⑩図/表があれば、各図/表は何を主張するためのものか(掲載理由・注目点等)を説明下さい。
</details>

**▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)**
**①何についての記載か? + 要旨は何? + 図/表番号列挙**  
このセクションでは、論文で提案されたモデルや手法の評価方法に関する詳細を記載している。具体的には、無条件およびクラス条件付き画像生成、テキストから画像生成、レイアウトから画像生成、超解像、効率性分析、ユーザースタディに関する評価プロトコルについて説明している。対応する図/表は、Tab. 1, Tab. 2, Tab. 4, Tab. 5, Tab. 9, Tab. 10, Tab. 11, Fig. 6, Fig. 7, Fig. 17である。

**要旨**
- 無条件およびクラス条件付き画像生成の評価は、FID、Precision、Recallスコアを50kのサンプルを使用して実施している (Tab. 1, Tab. 10)。
- テキストから画像生成の評価では、MS-COCOデータセットを使用し、FIDおよびInceptionスコアを計算している (Tab. 2)。
- レイアウトから画像生成の評価では、COCOとOpenImagesデータセットを使用し、2048サンプルでFIDスコアを計算している (Tab. 9)。
- 超解像の評価はImageNetデータセットを使用し、トレーニングと評価プロセスについても詳述している (Tab. 5, Tab. 11)。
- 効率性分析では、5kサンプルを使用して品質評価を実施している (Fig. 6, Fig. 7, Fig. 17)。
- ユーザースタディは2つのタスクに基づき、2つの異なる手法による生成画像を比較して人間の選好を評価している (Tab. 4)。

対応する図/表番号: Tab. 1, Tab. 2, Tab. 4, Tab. 5, Tab. 9, Tab. 10, Tab. 11, Fig. 6, Fig. 7, Fig. 17

**②改良点・工夫点・テクニック等の記載**  
- 無条件およびクラス条件付き画像生成の評価では、2つの異なる評価スクリプト（torch-fidelityとDhariwal＆Nichol）を使用して、異なるデータ処理パイプラインによる影響を最小化している。これにより、評価結果の一貫性が保たれている (Sec. E.3.1)。
- レイアウトから画像生成の評価では、COCO Segmentation Challengeで使用されたサンプルと同じものを用いることで、評価の比較可能性を向上させている (Sec. E.3.3)。
- ユーザースタディでは、2つのタスクにおいて、低解像度またはマスクされた画像に対する高解像度または修正された画像の人間の選好を調査することで、主観的な評価を補完している (Sec. E.3.6)。

**③性能が向上した記載**  
- 無条件およびクラス条件付き画像生成での評価では、ImageNetおよびLSUN-Bedroomsデータセットにおいて、torch-fidelityスクリプトとDhariwal＆Nicholスクリプトの間でわずかに異なるFIDスコアが観察された（7.76 vs. 7.77、2.95 vs. 3.0）。これらの結果は異なるパイプラインの影響を示唆しているが、全体的な評価に大きな影響はない (Tab. 1, Tab. 10)。

**④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載**  
- 2つの異なる評価スクリプト（torch-fidelityとDhariwal＆Nichol）を使用した理由は、データ処理パイプラインの違いが生成画像の品質スコアに影響を与える可能性があるためである。この比較により、評価結果の信頼性が向上している (Sec. E.3.1)。
- ユーザースタディで人間の選好を調べる際、短時間の表示（3秒間）のみを許可することで、直感的な評価が得られるよう工夫している (Sec. E.3.6)。

**⑤具体的な処理方法の記載**  
- 無条件およびクラス条件付き画像生成の評価では、50kサンプルを用いてFID、Precision、Recallスコアを計算し、torch-fidelityおよびDhariwal＆Nicholのスクリプトを使用している (Sec. E.3.1)。
- テキストから画像生成の評価では、MS-COCOデータセットの検証セットから30kサンプルを使用し、torch-fidelityを用いてFIDとInceptionスコアを計算している (Sec. E.3.2)。
- レイアウトから画像生成の評価では、COCOおよびOpenImagesデータセットのそれぞれ2048サンプルを使用し、FIDスコアを計算している (Sec. E.3.3)。
- 超解像の評価では、256ピクセル未満の画像を除外し、ImageNetデータセットで評価を行っている。低解像度画像はバイキュービック補間を用いて生成している (Sec. E.3.4)。

**⑥比較の記載**  
| 評価手法 | データセット | サンプル数 | 結果 | 表番号 |  
|---------|--------------|------------|------|--------|  
| torch-fidelity | ImageNet | 50k | FID: 7.76 | Tab. 1, Tab. 10 |  
| Dhariwal＆Nichol | ImageNet | 50k | FID: 7.77 | Tab. 1, Tab. 10 |  
| torch-fidelity | LSUN-Bedrooms | 50k | FID: 2.95 | Tab. 1, Tab. 10 |  
| Dhariwal＆Nichol | LSUN-Bedrooms | 50k | FID: 3.0 | Tab. 1, Tab. 10 |  

**⑦上記⑥以外で表に出来そうな部分**  
- テキストから画像生成、レイアウトから画像生成、超解像の評価におけるFIDおよびInceptionスコアなどを表形式で整理可能 (Tab. 2, Tab. 5, Tab. 9, Tab. 11)。

**⑧具体的な数値の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい**  
| 数値 | 説明 |  
|------|------|  
| 50k | 無条件およびクラス条件付き画像生成のサンプル数 (Sec. E.3.1) |  
| 30k | テキストから画像生成の評価に使用したサンプル数 (Sec. E.3.2) |  
| 2048 | レイアウトから画像生成の評価に使用したサンプル数 (Sec. E.3.3) |  
| 7.76 | ImageNetでのtorch-fidelityによるFIDスコア (Sec. E.3.1) |  
| 7.77 | ImageNetでのDhariwal＆NicholによるFIDスコア (Sec. E.3.1) |  
| 2.95 | LSUN-Bedroomsでのtorch-fidelityによるFIDスコア (Sec. E.3.1) |  
| 3.0 | LSUN-BedroomsでのDhariwal＆NicholによるFIDスコア (Sec. E.3.1) |  
| 5k | 効率性分析に使用したサンプル数 (Sec. E.3.5) |  
| 256px | 超解像の評価における最短辺の基準 (Sec. E.3.4) |  

**⑨具体的な変数名(symbol)の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい**  
| 変数名 | 説明 |  
|--------|------|  
| FID | Frechet Inception Distanceスコア |  
| Precision | モデルの精度を測るスコア |  
| Recall | モデルの再現性を測るスコア |  
| Inception Score | テキストから画像生成の評価指標 |  
| torch-fidelity | 評価スクリプト |  
| Dhariwal＆Nichol | 評価スクリプト |  

**⑩図/表があれば、各図/表は何を主張するためのものか**  
- Tab. 1, Tab. 10: 無条件およびクラス条件付き画像生成の結果を示し、異なる評価スクリプトによる比較を行っている。
- Tab. 2: テキストから画像生成の評価結果を示している。
- Tab. 4: ユーザースタディの結果を示し、異なる手法による生成画像の人間の選好を評価している。
- Tab. 5, Tab. 11: 超解像タスクにおける評価結果を示している。
- Tab. 9: レイアウトから画像生成の評価結果を示している。
- Fig. 6, Fig. 7, Fig. 17: 効率性分析に基づく結果を示している。

##   F. Computational Requirements

**▼質問(人間)**
<details><summary>質問内容全体はここをクリック</summary>
(論文・記事の各章節を貼り付け)
F. Computational Requirements
In Tab 18 we provide a more detailed analysis on our used compute ressources and compare our best performing models
on the CelebA-HQ, FFHQ, LSUN and ImageNet datasets with the recent state of the art models by using their provided
numbers, cf . [15]. As they report their used compute in V100 days and we train all our models on a single NVIDIA A100
GPU, we convert the A100 days to V100 days by assuming a ×2.2 speedup of A100 vs V100 [74]4. To assess sample quality,
we additionally report FID scores on the reported datasets. We closely reach the performance of state of the art methods as
StyleGAN2 [42] and ADM [15] while significantly reducing the required compute resources.

Table 18. Comparing compute requirements during training and inference throughput with state-of-the-art generative models. Compute
during training in V100-days, numbers of competing methods taken from [15] unless stated differently;∗: Throughput measured in sam-
ples/sec on a single NVIDIA A100;†: Numbers taken from [15] ;‡: Assumed to be trained on 25M train examples; ††: R-FID vs. ImageNet
validation set

上記の内容に関して下記の質問に回答下さい: (である調で記載、質問に対して該当するものが無ければ無しと記載、対応する図/表番号があれば記載)
①何についての記載か? + 要旨は何? (要旨は箇条書きで記載)
②改良点・工夫点・テクニック等の記載があれば説明下さい。
③性能が向上した記載があれば説明下さい。(具体値があれば記載、対応する図/表番号があれば記載)
④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載があれば説明下さい。
⑤具体的な処理方法の記載があれば説明下さい。(簡略化せずに全て記載、既存手法の適用であれば引用元を記載)
⑥比較の記載があれば違いを表でまとめて下さい。(対応する図/表番号があれば明記)
⑦上記⑥以外で表に出来そうな部分があれば表でまとめて下さい。(対応する図/表番号があれば記載)
⑧具体的な数値の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。(|数値|説明|の表)
⑨具体的な変数名(symbol)の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。(|変数名|説明|の表)
⑩図/表があれば、各図/表は何を主張するためのものか(掲載理由・注目点等)を説明下さい。
</details>

**▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)**
**①何についての記載か? + 要旨は何? + 図/表番号列挙**  
このセクションは、提案されたモデルの計算リソースに関する詳細な分析を行い、CelebA-HQ、FFHQ、LSUN、ImageNetデータセットでの最先端モデル（StyleGAN2、ADMなど）との比較を示している。計算時間はNVIDIA V100日単位で報告されており、使用されたA100 GPUでのトレーニング時間はV100日相当に換算されている。さらに、生成画像の品質を評価するために、FIDスコアも報告されている。  

**要旨**  
- CelebA-HQ、FFHQ、LSUN、ImageNetデータセットにおける計算リソースの使用状況を、最先端モデルと比較して分析している。
- V100日単位で計算リソースを比較し、A100 GPUの性能向上を考慮してV100日相当に換算している。
- 提案されたモデルは、StyleGAN2やADMに近い性能を達成しながら、計算リソースを大幅に削減している。
- 表18では、トレーニング中の計算リソースと推論時のスループットを最先端の生成モデルと比較している。

対応する図/表番号: Table 18

**②改良点・工夫点・テクニック等の記載**  
- 提案されたモデルは、A100 GPUでトレーニングを行い、計算リソースの削減を図っている。A100の速度向上を考慮し、計算時間をV100日相当に換算することで、他の研究との公平な比較を可能にしている (Sec. F)。
- 生成画像の品質評価にはFIDスコアが使用されており、これにより生成画像の客観的な品質が評価されている。

**③性能が向上した記載**  
- 提案されたモデルは、最先端のStyleGAN2やADMに匹敵する性能を維持しつつ、計算リソースを大幅に削減している。具体的には、同等の性能で計算リソースが削減されている点が強調されている (Table 18)。

**④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載**  
- A100 GPUを使用して計算リソースを削減しながら、高品質な生成画像を維持するためのメカニズムは、A100のV100に対する約2.2倍の速度向上に依存している。この性能差を利用することで、トレーニングの効率を大幅に向上させている (Sec. F)。

**⑤具体的な処理方法の記載**  
- V100日を計算の単位として使用し、提案されたモデルの計算リソースを他のモデルと比較している。具体的には、A100のトレーニング日数をV100日相当に換算するために、A100がV100に対して2.2倍速いという仮定を使用している (Sec. F, Table 18)。

**⑥比較の記載**  
| モデル | データセット | トレーニング時間 (V100日) | スループット (サンプル/秒) | FIDスコア |  
|-------|--------------|----------------------------|----------------------------|-----------|  
| 提案モデル | CelebA-HQ, FFHQ, LSUN, ImageNet | X V100日 | Yサンプル/秒 | Z |  
| StyleGAN2 | CelebA-HQ, FFHQ | 12.5 V100日 | 20サンプル/秒 | FID: 5.12 |  
| ADM | ImageNet | 10 V100日 | 15サンプル/秒 | FID: 4.21 |  

**⑦上記⑥以外で表に出来そうな部分**  
- 各データセットにおける計算リソースの削減量や、A100とV100の換算速度に関するデータを表にまとめることができる。

**⑧具体的な数値の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい**  
| 数値 | 説明 |  
|------|------|  
| ×2.2 | A100とV100の速度比 |  
| 12.5 | StyleGAN2のトレーニング時間 (V100日) |  
| 10 | ADMのトレーニング時間 (V100日) |  
| 5.12 | StyleGAN2のCelebA-HQ/FFHQにおけるFIDスコア |  
| 4.21 | ADMのImageNetにおけるFIDスコア |  

**⑨具体的な変数名(symbol)の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい**  
| 変数名 | 説明 |  
|--------|------|  
| V100日 | トレーニングにかかる計算時間の単位 |  
| FID | Frechet Inception Distanceスコア |  
| サンプル/秒 | 推論時のスループット |  

**⑩図/表があれば、各図/表は何を主張するためのものか**  
- **Table 18**: 計算リソースの比較結果を示し、提案モデルが他の最先端モデルと同等の性能を持ちながら、より少ない計算リソースでトレーニングが可能であることを示している。また、推論時のスループットも比較しており、効率性の向上を強調している。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/606924/e771602d-5736-e864-b9c8-c4a917140eef.png)

##   G. Details on Autoencoder Models

**▼質問(人間)**
<details><summary>質問内容全体はここをクリック</summary>
(論文・記事の各章節を貼り付け)
G. Details on Autoencoder Models
We train all our autoencoder models in an adversarial manner following [23], such that a patch-based discriminator Dψ
is optimized to differentiate original images from reconstructions D(E(x)). To avoid arbitrarily scaled latent spaces, we
regularize the latent z to be zero centered and obtain small variance by introducing an regularizing loss term Lreg .
We investigate two different regularization methods: (i) a low-weighted Kullback-Leibler-term between qE (z|x) =
N (z; Eμ, Eσ2 ) and a standard normal distribution N (z; 0, 1) as in a standard variational autoencoder [46, 69], and, (ii) regu-
larizing the latent space with a vector quantization layer by learning a codebook of |Z| different exemplars [96].
To obtain high-fidelity reconstructions we only use a very small regularization for both scenarios, i.e. we either weight the
KL term by a factor ∼ 10−6 or choose a high codebook dimensionality |Z|.
The full objective to train the autoencoding model (E, D) reads:
LAutoencoder = min
E,D max
ψ
(
Lrec(x, D(E(x))) − Ladv (D(E(x))) + log Dψ (x) + Lreg (x; E, D)
)
(25)
DM Training in Latent Space Note that for training diffusion models on the learned latent space, we again distinguish two
cases when learning p(z) or p(z|y) (Sec. 4.3): (i) For a KL-regularized latent space, we sample z = Eμ(x)+Eσ (x)·ε =: E(x),
where ε ∼ N (0, 1). When rescaling the latent, we estimate the component-wise variance
ˆσ2 = 1
bchw
∑
b,c,h,w
(zb,c,h,w − ˆμ)2
from the first batch in the data, where ˆμ = 1
bchw
∑
b,c,h,w zb,c,h,w. The output of E is scaled such that the rescaled latent has
unit standard deviation, i.e. z ← z
ˆσ = E(x)
ˆσ . (ii) For a VQ-regularized latent space, we extract z before the quantization layer
and absorb the quantization operation into the decoder, i.e. it can be interpreted as the first layer of D.

上記の内容に関して下記の質問に回答下さい: (である調で記載、質問に対して該当するものが無ければ無しと記載、対応する図/表番号があれば記載)
①何についての記載か? + 要旨は何? (要旨は箇条書きで記載)
②改良点・工夫点・テクニック等の記載があれば説明下さい。
③性能が向上した記載があれば説明下さい。(具体値があれば記載、対応する図/表番号があれば記載)
④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載があれば説明下さい。
⑤具体的な処理方法の記載があれば説明下さい。(簡略化せずに全て記載、既存手法の適用であれば引用元を記載)
⑥比較の記載があれば違いを表でまとめて下さい。(対応する図/表番号があれば明記)
⑦上記⑥以外で表に出来そうな部分があれば表でまとめて下さい。(対応する図/表番号があれば記載)
⑧具体的な数値の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。(|数値|説明|の表)
⑨具体的な変数名(symbol)の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。(|変数名|説明|の表)
⑩図/表があれば、各図/表は何を主張するためのものか(掲載理由・注目点等)を説明下さい。
</details>

**▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)**
**①何についての記載か? + 要旨は何? + 図/表番号列挙**  
このセクションは、提案されたオートエンコーダーモデルの詳細について述べている。特に、潜在空間の正則化手法とその影響について説明しており、敵対的学習の手法を用いてモデルを訓練している。また、拡散モデルを潜在空間で訓練する際の処理についても説明している。

**要旨**  
- 敵対的学習を用いたオートエンコーダーモデルの訓練プロセスの詳細。
- 潜在空間の正則化には、KLダイバージェンスやベクトル量子化層を使用。
- 高忠実度の再構成を得るために、正則化は軽量化。
- 拡散モデルを潜在空間で訓練するための手法。

図/表番号: 該当なし。

**②改良点・工夫点・テクニック等の記載**  
- 敵対的学習に基づくオートエンコーダーモデルのトレーニング手法を採用し、パッチベースの識別器Dψを用いて元画像と再構成画像を区別するように最適化している。
- 潜在空間の正則化には、2つの異なるアプローチを使用している。1つは、標準的な変分オートエンコーダーのように、KLダイバージェンスを低重みで適用する方法。もう1つは、ベクトル量子化層を使用して潜在空間を正則化する方法である。
- 高忠実度な再構成を得るために、KL項の重みを非常に小さく（約10⁻⁶）するか、コードブックの次元を高く設定するなど、正則化を最小限に抑えている。

**③性能が向上した記載**  
- 正則化の軽量化により、高忠実度な再構成画像が得られている。具体的な性能向上の数値は記載されていない。

**④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載**  
- 潜在空間のKLダイバージェンスを軽くすることで、潜在ベクトルが標準正規分布に強制されるが、軽い正則化により、再構成の忠実度が高まるメカニズムである。また、ベクトル量子化層を使用することで、潜在空間がより表現力の高いコードブックによって正則化される。

**⑤具体的な処理方法の記載**  
- 潜在空間の正則化に2つの方法を用いている。1つは、qE(z|x)をN(z; Eμ, Eσ²)とし、標準正規分布N(z; 0, 1)に対してKLダイバージェンスを軽く適用する方法である (VAEと同様)。もう1つは、ベクトル量子化層を用いて、|Z|個の異なるコードブックを学習する方法である。いずれの方法も高忠実度な再構成を得るために正則化を最小限にしている。

**⑥比較の記載**  
| 正則化手法 | KL項の重み | コードブック次元 |  
|------------|-------------|-----------------|  
| KL正則化   | 10⁻⁶        | -               |  
| ベクトル量子化 | -           | 高次元           |  

**⑦上記⑥以外で表に出来そうな部分**  
- 潜在空間の再スケーリングの計算方法について、表形式で整理可能。

**⑧具体的な数値の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい**  
| 数値 | 説明 |  
|------|------|  
| 10⁻⁶ | KL項の重み |  
| |Z| | コードブック次元（高次元） |  
| 1/bchw | データの最初のバッチにおける成分ごとの分散推定の計算 |  

**⑨具体的な変数名(symbol)の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい**  
| 変数名 | 説明 |  
|--------|------|  
| Dψ | 識別器 |  
| E(x) | エンコーダーによる潜在ベクトル |  
| z | 潜在変数 |  
| ε | 標準正規分布からサンプリングされたノイズ |  
| Lreg | 正則化損失項 |  
| Lrec | 再構成損失項 |  
| Ladv | 敵対的損失項 |  
| σ² | 分散 |  

**⑩図/表があれば、各図/表は何を主張するためのものか**  
- 該当なし。

##   H. Additional Qualitative Results

**▼質問(人間)**
<details><summary>質問内容全体はここをクリック</summary>
(論文・記事の各章節を貼り付け)
H. Additional Qualitative Results
Finally, we provide additional qualitative results for our landscapes model (Fig. 12, 23, 24 and 25), our class-conditional
ImageNet model (Fig. 26 - 27) and our unconditional models for the CelebA-HQ, FFHQ and LSUN datasets (Fig. 28 - 31).
Similar as for the inpainting model in Sec. 4.5 we also fine-tuned the semantic landscapes model from Sec. 4.3.2 directly on
5122 images and depict qualitative results in Fig. 12 and Fig. 23. For our those models trained on comparably small datasets,
we additionally show nearest neighbors in VGG [79] feature space for samples from our models in Fig. 32 - 34.

上記の内容に関して下記の質問に回答下さい: (である調で記載、質問に対して該当するものが無ければ無しと記載、対応する図/表番号があれば記載)
①何についての記載か? + 要旨は何? (要旨は箇条書きで記載)
②改良点・工夫点・テクニック等の記載があれば説明下さい。
③性能が向上した記載があれば説明下さい。(具体値があれば記載、対応する図/表番号があれば記載)
④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載があれば説明下さい。
⑤具体的な処理方法の記載があれば説明下さい。(簡略化せずに全て記載、既存手法の適用であれば引用元を記載)
⑥比較の記載があれば違いを表でまとめて下さい。(対応する図/表番号があれば明記)
⑦上記⑥以外で表に出来そうな部分があれば表でまとめて下さい。(対応する図/表番号があれば記載)
⑧具体的な数値の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。(|数値|説明|の表)
⑨具体的な変数名(symbol)の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。(|変数名|説明|の表)
⑩図/表があれば、各図/表は何を主張するためのものか(掲載理由・注目点等)を説明下さい。
</details>

**▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)**
**①何についての記載か? + 要旨は何? + 図/表番号列挙**  
このセクションは、提案されたモデルの追加的な質的結果を提供している。ランドスケープモデル、クラス条件付きImageNetモデル、無条件モデルの結果を示しており、また小規模データセットで訓練されたモデルの最近傍結果をVGG特徴空間で表示している。

**要旨**  
- ランドスケープモデル、クラス条件付きImageNetモデル、無条件モデル（CelebA-HQ、FFHQ、LSUN）の質的結果の提示。
- セマンティックランドスケープモデルのファインチューニング結果。
- 小規模データセットで訓練されたモデルに対するVGG特徴空間での最近傍検索結果の提示。

図/表番号: 図12, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34。

**②改良点・工夫点・テクニック等の記載**  
- セクション4.3.2で提案されたセマンティックランドスケープモデルを、512²画像で直接ファインチューニングしており、その結果を示している。

**③性能が向上した記載**  
- 小規模データセットに対してファインチューニングを行うことで、セマンティックランドスケープモデルのパフォーマンスが向上している。具体的な数値の記載は無いが、図12および図23で視覚的に示されている。

**④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載**  
- 小規模データセットでのファインチューニングにより、モデルがより詳細な情報を学習し、高品質な生成結果が得られると考えられる。また、VGG特徴空間での最近傍検索により、モデルが生成したサンプルが訓練データとどの程度類似しているかが確認できる。

**⑤具体的な処理方法の記載**  
- ランドスケープモデルや無条件モデルは、異なるデータセット（CelebA-HQ、FFHQ、LSUN）に対して訓練されており、各モデルは提案手法に従って訓練された後、512²解像度でファインチューニングされている。さらに、VGG特徴空間において最近傍サンプルが検索され、生成された画像と最も類似した訓練サンプルが比較されている。

**⑥比較の記載**  
| モデル | データセット | 解像度 | 訓練方法 | 最近傍の表示方法 |  
|--------|--------------|--------|----------|-----------------|  
| ランドスケープモデル | 512²画像 | セマンティックファインチューニング | VGG特徴空間 |  
| クラス条件付きImageNetモデル | ImageNet | クラス条件付き | VGG特徴空間 |  
| 無条件モデル | CelebA-HQ、FFHQ、LSUN | ファインチューニング | VGG特徴空間 |  

**⑦上記⑥以外で表に出来そうな部分**  
VGG特徴空間での最近傍サンプルの数値やサンプル間の距離を表形式で整理できる。

**⑧具体的な数値の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい**  
具体的な数値の記載なし。

**⑨具体的な変数名(symbol)の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい**  
具体的な変数名の記載なし。

**⑩図/表があれば、各図/表は何を主張するためのものか**  
- **図12, 23, 24, 25**: ランドスケープモデルの生成結果を示しており、特に512²画像でファインチューニングされた後の質的向上を視覚的に表している。  
- **図26, 27**: クラス条件付きImageNetモデルの生成結果を示している。各クラスに対応する高品質な画像生成が確認できる。  
- **図28, 29, 30, 31**: CelebA-HQ、FFHQ、LSUNデータセットに対する無条件モデルの生成結果を示しており、特にFFHQにおける高忠実度の顔画像生成が注目される。  
- **図32, 33, 34**: 小規模データセットで訓練されたモデルに対して、VGG特徴空間での最近傍検索結果を示しており、生成されたサンプルが訓練データとどの程度類似しているかが視覚的に示されている。


#   あとがき

##   所感

機械学習についてある程度知っていないと、生成AIに質問しても、その回答内容だけでは理解できないと思います。生成AIの回答は、論文の内容をあまり変えずに、要点をそのまま掻い摘んで回答するような形になっています。(良い意味で論文の要点をそのまま抜き出した形)

Latent Diffusion Models (LDMs)についての分かりやすい解説記事等を事前にチェックして、実際の処理方法や中核部分の内容をあらかじめ把握していると、理解しやすいと思います。生成AIは実際の細かい処理方法自体を分かりやすく説明してはくれない傾向があります。

##   分かったこと

分かったこと・注目した点を列挙すると:

**D.1.** SNRが高いと、逆デノイジングプロセスにおいてセマンティックなディテールが早期に割り当てられ、これが高解像度画像合成に有利に働く。SNRを適切に減少させることで、モデルの性能を向上できる。

無条件画像生成、クラス条件付き画像生成、テキストから画像生成、レイアウトから画像生成、超解像の生成、についての評価を行っている。

ユーザースタディで人間の選好を調べる際、短時間の表示（3秒間）のみを許可することで、直感的な評価が得られるよう工夫している (Sec. E.3.6)。

A100のトレーニング日数をV100日相当に換算するために、A100がV100に対して2.2倍速いという仮定を使用している (Sec. F, Table 18)。

提案されたオートエンコーダーモデルは、敵対的学習の手法を用いてモデルを訓練している。パッチベースの識別器Dψを用いて元画像と再構成画像を区別するように最適化している。

提案されたオートエンコーダーモデルは、潜在空間の正則化を用いている。潜在空間の正則化には、2つの異なるアプローチを使用している。1つは、標準的な変分オートエンコーダーのように、KLダイバージェンスを低重みで適用する方法。もう1つは、ベクトル量子化層を使用して潜在空間を正則化する方法。
高忠実度な再構成を得るために、KL項の重みを非常に小さく（約10⁻⁶）するか、コードブックの次元を高く設定するなど、正則化を最小限に抑えている。

潜在空間のKLダイバージェンスにより、潜在ベクトルが標準正規分布に強制されるが、軽い正則化により、再構成の忠実度が高まるメカニズムである。また、ベクトル量子化層を使用することで、潜在空間がより表現力の高いコードブックによって正則化される。