つくりながら学ぶ！画像生成ai 自作入門
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Détails du produit
- 文章から画像を生成できる独自のAIモデルをゼロから構築しよう！画像生成AI DALL-EやMidjourneyなどの画像生成はどのようにして動くのか？ 拡散モデル（DM）およびVision Transformer（ViT）をPyTorchでコード実装、AI開発に不可欠なテクニックをステップアップで習得します。文章から画像を生成できる独自のAIモデルをゼロから構築しよう！・文章から高解像度画像を生成するモデルを構築・プロンプトに基づいて画像を編集・画像分類を行うVision Transformer（ViT）を構築・分類、テキスト生成、画像生成に合わせてLLMを微調整・本物の画像とディープフェイクをより正確に判定する文章から画像が生成される仕組みをハンズオン形式で解説。章を追うごとにTransformer ベースの画像生成モデル「ミニDALL-E」を、自分の手で一から構築します。ディープフェイク検出ではResNet50のファインチューニングにより、9 割を超える精度で実物と偽物を分類、その有効性を具体的に示します。画像生成AIの仕組みをブラックボックスのままにせず、実装を学びたい人におすすめの一冊です。Manning『Build a Text-to-Image Generator (from Scratch)』の翻訳書。Part 1 注意機構（Attention）とTransformerを理解する第1章 2つのモデルの物語：Transformerと拡散第2章 Transformerを構築する第3章 Vision Transformerで画像を分類する第4章 画像にキャプションを追加するPart 2 拡散モデル入門第５章 拡散モデルによる画像生成第６章 拡散モデルで生成する画像を制御する第７章 拡散モデルによる高解像度画像の生成Part 3 拡散モデルを用いたテキスト画像生成第8章 CLIP：画像とテキストの類似度を測定するモデル第9章 潜在拡散を用いたテキストから画像の生成第10章 Stable Diffusion の徹底解説Part 4 Transformerを用いたテキストから画像の生成第11章 VQGAN：画像を整数のシーケンスに変換する第12章 DALL-Eの最小限の実装Part 5新たな展開と課題第13章 テキストから画像への変換における新たな展開と課題付録PyTorch をインストールして、ローカルおよび Colab で GPU トレーニングを有効にする※この商品は固定レイアウト型の電子書籍です。※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。※お使いの端末で無料サンプルをお試しいただいた上でのご購入をお願いいたします。 ※本書内容はカラーで制作されているため、カラー表示可能な端末での閲覧を推奨いたします
| Publisher | マイナビ出版 |
| Publication date | July 24, 2026 |
| Language | Japanese |
| File size | 116.7 MB |
| Text-to-Speech | Not enabled |
| Enhanced typesetting | Not Enabled |
| X-Ray | Not Enabled |
| Word Wise | Not Enabled |
| Page Flip | Not Enabled |
| Item Weight | 2 lbs (910 grams) |
DESCRIPTION DU PRODUIT
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