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GPU・LLM・MLOps・Kubernetes、そしてマインドセット · 8 件
画像生成・理解の技術レポート、何を読むか — サンプル画像ではなく設計を読む
画像生成と理解の技術レポート11本を、arXivの原文アブストラクトで直接確認して整理しました。整流フロートランスフォーマーとVAR、Emu3、SANA、Janus-Pro、FLUX.1 Kontext、Qwen-Image系列、Seedream 4.0、Z-ImageとMage-Flow、InternVL3、そして評価側のQwen-Image-Benchまで、何を新しく行い著者がどんな限界を述べたかを読みます。順位は扱いません。領域別
2026-08-12 · 14 分で読めます #ai-papers#paper-review#technical-report#image-generation#diffusion-transformerAI画像生成 2026 — Flux / Midjourney 7 / Ideogram 3 / Recraft / SD 3.5 / GPT-4o / Imagen 4 深掘りガイド
2026年のAI画像生成は、もはや一つのモデルの話ではない。Black Forest LabsのFlux 1.1 ProとKontextがオープンウェイトで写実的品質の新たな基準を立て、Midjourney 7が美的感覚の標準として地位を固め、Ideogram 3がテキスト入り画像で独走し、Recraft V3がデザイン(ベクター、ロゴ)という別カテゴリを開いた。Stable Diffusion 3.5はStability AIの再編後
2026-05-15 · 44 分で読めます #ai-image#image-generation#flux#midjourney#ideogramDiffusion Model論文サーベイ: DDPMからStable Diffusion·DiT·SDXLまで画像生成モデルの進化
DDPM/DDIMの拡散・逆拡散理論からScore-basedモデル、Latent Diffusion（Stable Diffusion）のVAE+U-Netアーキテクチャ、Classifier-free Guidance、DiT（Diffusion Transformer）のadaLN-Zero、SDXLのデュアルテキストエンコーダーとRefinerパイプライン、ControlNetの条件付き制御、学習パイプライン、推論最適化まで、画
2026-03-12 · 23 分で読めます #ai-papers#diffusion-model#ddpm#stable-diffusion#ditDiffusion Transformer（DiT）アーキテクチャ分析：U-NetからTransformerへの転換
Scalable Diffusion Models with Transformers（DiT）論文を分析します。U-Netベースの拡散モデルの限界を超えてTransformerバックボーンへ転換した背景、adaLN-Zero条件付け、スケーリング則、SORA/DALL-E 3への影響まで解説します。
2026-03-03 · 14 分で読めます #ai-papers#diffusion-transformer#dit#generative-ai#image-generationAIプロンプトエンジニアリング完全ガイド — 情報検索、画像/動画生成、デバッグ（韓/英/日）
AIからより良い結果を得るためのプロンプト技法を状況別（情報検索、画像/動画、デバッグ）に整理。韓国語、英語、日本語の3言語による実践表現を収録。
2026-03-02 · 20 分で読めます #ai#prompt-engineering#multilingual#image-generation#debuggingWan Text-to-Video/Image-to-VideoとZ Image Turbo完全分析：次世代ビデオ・画像生成モデルのアーキテクチャと活用
Wanビデオ生成モデルとZ Image Turboの完全分析。アーキテクチャ、性能、実践活用ガイド。
2026-03-01 · 54 分で読めます #wan#text-to-video#image-to-video#z-image-turbo#video-generationGAN論文完全分析：生成的敵対ネットワークが切り開いたAI生成モデルの時代
Ian Goodfellowの原論文からDCGAN、WGAN、Progressive GAN、StyleGANまで -- 生成的敵対ネットワークの核心理論であるminimaxゲーム、Nash均衡、学習不安定性の解決法を数式とともに分析し、GAN系譜の進化を総整理する。
2026-03-01 · 52 分で読めます #gan#generative-model#adversarial-training#deep-learning#image-generationDDPM論文完全分析：ノイズから画像を生み出す拡散モデルの数学と原理
Ho et al.のDDPM論文を深層分析する。Forward/Reverse diffusion process、変分下限（ELBO）、ノイズスケジューリング、単純化された学習目標（simplified objective）を数式で導出し、DDIM、Latent Diffusion、Stable Diffusionへの進化まで総整理する。
2026-03-01 · 45 分で読めます #ddpm#diffusion-model#generative-model#score-matching#stable-diffusion