GAN研究会

生成モデルの次世代を担う拡散モデルとGANs：アーキテクチャ、学習、評価における比較詳解

はじめに

深層学習技術の進展に伴い、画像生成モデルは目覚ましい発展を遂げてきました。特に、敵対的生成ネットワーク（Generative Adversarial Networks: GANs）は、その革新的な学習フレームワークにより、写実的な画像を生成する能力を大きく向上させ、多岐にわたる応用分野でその可能性を示してきました。しかし、近年、GANsとは異なるアプローチである拡散モデル（Diffusion Models）が、高解像度かつ高品質な画像生成において顕著な成果を上げ、新たなパラダイムとして注目を集めています。

本稿では、生成モデル研究の最前線に立つAI研究者や技術者の皆様に向けて、GANsと拡散モデルのそれぞれの技術的な特性、学習メカニズム、そして評価方法を詳細に比較し、それぞれのモデルが持つ強みと課題を明確にいたします。これにより、両モデルの現状と将来的な役割について深い考察を加え、今後の研究や開発における新たな視点を提供することを目指します。

GANsの基本原理と強み・課題

GANsは、生成器（Generator: G）と識別器（Discriminator: D）という二つのネットワークが互いに敵対的に学習することで、リアルな画像を生成するフレームワークです。Gはノイズから偽の画像を生成し、DはGが生成した偽の画像と本物の画像を区別するよう学習します。この競争を通じて、Gはより識別が困難な偽の画像を生成する能力を獲得し、最終的には本物と見分けがつかない画像を生成できるようになります。

GANsの強みとしては、主に以下の点が挙げられます。

• 高速なサンプリング: 一度学習が完了すれば、生成器は潜在ベクトルを入力として、単一のフォワードパスで画像を生成できるため、推論速度が非常に速いという特徴があります。
• 潜在空間の操作性: 潜在空間が比較的滑らかであり、潜在ベクトルを操作することで、生成画像のスタイルや属性を連続的に変化させることが容易です。これにより、画像間のモーフィングや属性編集といった応用が可能です。

一方で、GANsの課題も複数指摘されています。

• モード崩壊（Mode Collapse）: 生成器が学習データ分布の一部しか捉えられず、多様な画像を生成できない現象です。識別器が学習データの多様性を捉えきれない、または生成器が特定の出力に収束してしまうことで発生します。
• 学習の不安定性: 敵対的学習の性質上、GとDの学習バランスを取ることが難しく、勾配消失や振動により学習が不安定になりやすい傾向があります。これは、適切なハイパーパラメータチューニングや正則化手法（例: Spectral Normalization, WGAN）が必要となる原因です。
• 評価の難しさ: 生成画像の品質と多様性を客観的に評価する統一的な指標が確立されておらず、FID (Fréchet Inception Distance) や Inception Score (IS) などが一般的に用いられますが、これらの指標も完璧ではありません。

拡散モデルの基本原理と強み・課題

拡散モデル（Diffusion Models）は、データの確率分布を学習する生成モデルの一種であり、特に近年、画像生成においてGANsを凌駕する品質を示すことで注目されています。拡散モデルは、順方向拡散過程（Forward Diffusion Process）と逆方向拡散過程（Reverse Diffusion Process）の二つのフェーズから構成されます。順方向過程では、データに徐々にノイズを加えていき、最終的に完全にガウスノイズの状態にします。逆方向過程では、このノイズ化された状態から段階的にノイズを除去していくことで、元のデータを復元することを学習します。この逆方向過程のノイズ除去ステップは、通常、ニューラルネットワーク（多くの場合U-Netアーキテクチャ）によってモデル化されます。

代表的な拡散モデルとしては、Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPMs) やDenoising Diffusion Implicit Models (DDIMs)、そしてScore-based Generative Models (SGMs) などが挙げられます。

拡散モデルの強みは以下の通りです。

• 極めて高品質な生成: 逆方向過程を非常に多くのステップで、微細なノイズ除去を繰り返すことで、圧倒的に高品質かつ写実的な画像を生成する能力を持ちます。
• モードカバレッジの高さ: 順方向過程のランダムノイズ付加により、データ分布全体を網羅的に学習しやすいため、モード崩壊に強く、多様な画像を生成できます。
• 安定した学習: 変分下限（Variational Lower Bound: VLB）を最大化する目的関数に基づいているため、GANsに比べて学習が安定しやすいという利点があります。

一方で、拡散モデルの課題も存在します。

• 推論速度と計算コスト: 高品質な生成を実現するためには、数百から数千ステップのノイズ除去過程を必要とすることが多く、GANsに比べて推論に時間がかかります。これはリアルタイムアプリケーションにおけるボトルネックとなる可能性があります。
• 潜在空間の解釈性: GANsのように明確な潜在空間が定義されていないため、特定の属性を操作したり、連続的なモーフィングを行ったりすることが、GANsほど直感的ではありません。

GANsと拡散モデルの技術的比較

両モデルのより深い理解のため、いくつかの技術的側面で比較を行います。

• 学習メカニズム:

  • GANs: 敵対的学習（Adversarial Learning）。生成器と識別器のミニマックスゲームによって、データの分布を学習します。目的関数は通常、JSダイバージェンスやWasserstein距離に基づきます。
  • 拡散モデル: 確率的勾配降下法に基づくノイズ除去学習。順方向過程で付加されたノイズを逆方向過程で除去するタスクを学習し、データの尤度を最大化することを目指します。

• 生成プロセス:

  • GANs: 単一ステップ生成。潜在ベクトルから直接画像を生成します。
  • 拡散モデル: 複数ステップ生成。ノイズから徐々にデータを生成する反復的なプロセスを必要とします。DDIMなどによりステップ数を削減する研究も進められています。

• 評価指標とパフォーマンス:

  • FIDスコアは、多くの拡散モデルでGANsを凌駕する結果を示しています。これは、生成画像の品質と多様性の両方において、拡散モデルが優れていることを示唆しています。しかし、FIDスコアが低いことが必ずしも人間の知覚品質と完全に一致するわけではない点も考慮が必要です。

• 潜在空間の特性と制御性:

  • GANsは、訓練された潜在空間において、明確なセマンティックな意味を持つ方向（例：顔の年齢、髪の色）を学習することが多く、これらを線形に操作することで画像属性を制御できます。
  • 拡散モデルは、ノイズ除去の各ステップにおける中間表現を操作することで、ある程度の画像編集や制御が可能ですが、GANsのような潜在空間の直感的な解釈性やスムーズな補間能力は、現時点では限定的であると考えられます。

応用領域における比較と展望

両モデルはそれぞれ異なる強みを持つため、特定の応用領域において優位性を示す可能性があります。

• 高解像度画像生成: 拡散モデルは、高品質な画像生成において現在のデファクトスタンダードになりつつあります。特に、テキストから画像を生成するタスク（例: DALL-E 2, Stable Diffusion）では、拡散モデルがその性能を最大限に発揮しています。
• リアルタイム生成: GANsの高速な推論速度は、リアルタイムグラフィックス、インタラクティブなコンテンツ生成、高速なデータ拡張など、推論レイテンシが重要な応用において依然として優位性を保ちます。
• 画像編集と条件付き生成: 条件付きGANs (cGANs) やStyleGANsは、特定の属性（例：表情、年齢、髪型）を制御しながら画像を生成・編集するタスクにおいて強力なツールであり続けています。拡散モデルでも条件付けは可能ですが、特定の属性制御の柔軟性や補間性能においてはGANsが優れるケースも見られます。

将来的な展望として、GANsと拡散モデルのハイブリッドアプローチやそれぞれの弱点を補完し合う研究が活発化すると考えられます。例えば、拡散モデルの生成過程をGANによって加速する研究（例: Latent Diffusion Models with GAN-based discriminator）、あるいはGANの潜在空間を拡散モデルのフレームワークに組み込むことで、高品質と制御性を両立させる試みなどが挙げられます。GAN研究は、拡散モデルの台頭によって一度は勢いを失ったかのように見えましたが、今後は特定のニッチな応用領域や、より効率的な生成メカニズムの探求において、再び重要な役割を果たす可能性を秘めているでしょう。

まとめ

GANsと拡散モデルは、それぞれ異なる原理と特性を持つ強力な生成モデルです。拡散モデルは、その比類ない生成品質と多様性で、現在の画像生成研究を牽引していますが、推論速度には課題を残しています。一方、GANsは、高速な推論と優れた潜在空間操作性を提供し、特定のリアルタイム応用や制御可能な生成タスクにおいて依然として重要な価値を持ちます。

今後の生成モデル研究は、両モデルの長所を組み合わせるハイブリッドアプローチや、それぞれのモデルの課題を克服する新しい理論的・実践的なアプローチの探求が中心となるでしょう。GAN研究コミュニティは、拡散モデルの成功から学びつつ、GANsの新たな可能性を追求し、より効率的で制御性の高い、そして幅広い応用を可能にする生成技術の発展に貢献することが期待されます。本稿が、GAN研究者の皆様にとって、次なる研究テーマや議論のきっかけとなれば幸いです。