ランダムな線から認識可能な数字へ：自己回帰画像生成モデルの構築

この記事では、多層パーセプトロン（MLP）を使用して手書き数字の画像を生成する、基本的な自己回帰画像生成モデルの構築方法を詳しく説明します。著者は、先行するピクセルに基づいて次のピクセルを予測するという中核概念を説明しています。3つのモデルが段階的に構築されます。モデルV1はone-hotエンコーディングを使用し、空間情報を無視します。モデルV2は位置エンコーディングを導入し、画像構造を改善します。モデルV3は学習済みトークン埋め込みと位置エンコーディングを使用し、条件付き生成を実現し、与えられた数字のクラスに基づいて画像を生成します。生成された画像は最先端のモデルには及びませんが、このチュートリアルは自己回帰モデルの中核となる概念と構築プロセスを明確に示しており、生成AIの理解に役立ちます。