拡散モデル
この場合、画像生成とは生成したい人が本来思い描いていた x {\displaystyle x} を推定する操作に他ならない。
言い換えると、条件付き画像生成は単に「文字で表現された言語を画像で表現された言語に翻訳する」ということである。そこで雑音のある通信路モデルと同様に、ベイズの定理から
を得る。すなわち、もしも全画像空間に関する良質なモデル( p ( x ) {\displaystyle p(x)} )と、画像→クラスの良質な翻訳器( p ( y | x ) {\displaystyle p(y|x)} )が得られるのであれば、それらから労せずしてクラス→画像の翻訳器を得られるということである。
SGLDでは以下の等式を用いる。
ここで ∇ x ln  p ( x ) {\displaystyle \nabla _{x}\ln p(x)} は前述のように学習したスコア関数であり、 ∇ x ln  p ( y | x ) {\displaystyle \nabla _{x}\ln p(y|x)} は微分可能な画像分類器を用いて導かれる。
Guidance: a cheat code for diffusion models. Good overview up to 2022.
岡野原大輔:「拡散モデル データ生成技術の数理」、岩波書店、ISBN 978-4000063432 (2023年2月18日)。