概要

拡散モデル・CLIPからジェスチャー生成まで CV 研究の最前線を縦断する

想定読者

コンピュータビジョン研究者・大学院生、および深層学習を用いた画像・映像処理の実装経験を持つエンジニア

こんな人には向いていない

• プログラミングや機械学習の基礎をまだ習得していない入門者。数式・論文読解を前提とした構成のため、独学での理解は難しい
• 実装チュートリアルや動くコードを求める実務エンジニア。本書は研究動向のサーベイと論文解説が中心であり、ハンズオン演習は含まれない
• 単一テーマを体系的に深掘りしたい読者。号ごとにテーマが異なる季刊誌形式であり、連続した教科書的学習には向かない

読了後にできるようになること

• 拡散モデルの基本原理・条件付き生成への拡張・推論高速化手法と、学習を深めるための厳選リソースを把握できる
• OpenAI が提案した CLIP の仕組みと、各種下流タスクへの応用戦略を理解できる
• CNN 不要な Transformer ベースの画像キャプション生成手法 GRIT の設計思想と、高速化の工夫を解説できる
• ジェスチャー動作生成の主要手法(DisCo / BEAT)を分類軸とともに整理し、残課題を説明できる
• 照度差ステレオ法の基本原理から、データ駆動型のニューラルアプローチへの発展経緯を追える

本書のキー概念(章解説)

• 第 1 章 イマドキノ拡散モデル — 画像生成の世界を変えた魔法の舞台裏 — 基本技術・条件付き生成・高速化の三段構成で、拡散モデルを初めて体系的に学ぶ研究者に適したサーベイ
• 第 2 章 フカヨミ CLIP — おおざっぱな CLIP を目利きに育てる！ — 2020 年の提案以降に定番化した基盤モデル CLIP を現時点の研究文脈で再解釈する
• 第 3 章 フカヨミ マテリアル画像キャプション生成 — CNN は不要？ Transformer ですべて解決！ — 著者ら自身が ECCV2022 で提案した GRIT の設計とトレードオフを当事者視点で解説する希少な章
• 第 4 章 フカヨミ ジェスチャー動作生成 — 複雑かつ曖昧で不確実な対話の世界！ — DisCo と BEAT の 2 本を比較読みすることで、動作生成研究の現在地と未解決問題が把握できる
• 第 5 章 ニュウモン 深層照度差ステレオ法 — 照明を操り形状を復元！その最新研究に迫る — 古典的な照度差ステレオ法を出発点に、ディープラーニング統合後の手法まで段階的に解説するチュートリアル

ハイライト

• 拡散モデルに関する最近の研究動向を紹介。基本技術、条件付き生成への拡張、生成の高速化について述べ、拡散モデルを学ぶうえで役立つリソースを紹介。(生成 AI の中核技術である拡散モデルの全体像を一章で俯瞰できる、本号のエントリポイント)
• CNN は不要？ Transformer ですべて解決！——近年の代表的な画像キャプション生成手法の概要と課題、そしてその課題を解決するために筆者らが ECCV2022 で提案した高速かつ高精度な画像キャプション生成手法 GRIT について解説。(執筆者が自ら提案手法を解説するという当事者性が、他のサーベイ記事との差別化ポイント)
• 照度差ステレオ法の基本的な原理と、照度差ステレオ法の研究で現在主流となっているデータ駆動型の手法をわかりやすく解説。(3D 形状復元という実用領域の入門章として、チュートリアル構成が明示されている箇所)

編集メモ

Qiita 言及記事 0 件 / 楽天ランキング情報なし。季刊誌の単号であり、特定テーマのデファクト参照書というより研究者向け継続購読誌の位置づけ

読む前に押さえておきたいこと

• 確率論・統計の基礎(条件付き確率・ベイズ定理)と深層学習の基本的な仕組み(順伝播・逆伝播)
• Transformer アーキテクチャ(Self-Attention の動作原理)を概念レベルで把握していること
• 英語論文を原文で読む習慣、または論文アブストラクトを読み解ける英語力

学習のコツ

• 拡散モデルに興味があるなら第 1 章を先に読み、CLIP や GRIT の章はその発展として後から参照すると理解が深まる
• 各章は独立した論文解説として機能するため、自分の研究テーマに近い章から読み始めて問題ない。CVイベントカレンダーは論文投稿スケジュール管理の実用資料として別用途で活用できる
• フカヨミ系の章は元論文と並行して読むことを想定した構成。対象論文の abstract を先に読んでから章を開くと、著者の解釈と自分の解釈のギャップが明確になる
• 4コマ漫画「ふたり大学生」は研究室での人間模様を軽く描いたコンテンツで、疲れた時の箸休めとして機能する