生成AIには、大きく分けて「変分オートエンコーダ（VAE）」と「生成的敵対ネットワーク（GAN）」の2つの種類があります。
VAEは、入力データを潜在変数（隠れた変数）に圧縮し、その潜在変数から元のデータを再構築するモデルです。潜在変数は、入力データの特徴を抽出した変数であり、その分布を学習することで、入力データと似た新しいデータを生成することができます。
GANは、2つのモデル（生成モデルと判別モデル）を競わせることで、新しいデータを生成するモデルです。生成モデルは、判別モデルを騙すように新しいデータを生成し、判別モデルは、生成されたデータと実際のデータを識別するように学習します。この競争によって、生成モデルはより現実的なデータを生成できるようになっていきます。
それぞれの違い
VAEとGANの違いは、以下の2点が挙げられます。
- 生成方法：VAEは潜在変数から生成するのに対し、GANは生成モデルと判別モデルの競争によって生成する。
- データの分布：VAEは入力データの分布を学習するのに対し、GANは生成されたデータと実際のデータの分布を学習する。
使い分け
VAEとGANは、それぞれに得意分野があります。VAEは、入力データの分布を学習するため、入力データと似た新しいデータを生成するのに適しています。一方、GANは、生成されたデータと実際のデータの分布を学習するため、より現実的なデータを生成するのに適しています。
具体的な使い分けとしては、以下のようなものが挙げられます。
- 画像生成：VAEとGANはどちらも画像生成に用いられますが、VAEは入力画像と似た画像を生成するのに対し、GANはより現実的な画像を生成することができます。
- 音声生成：VAEとGANはどちらも音声生成に用いられますが、VAEは入力音声と似た音声を生成するのに対し、GANはより自然な音声を生成することができます。
- 文書生成：VAEとGANはどちらも文書生成に用いられますが、VAEは入力文書と似た文書を生成するのに対し、GANはより創造的な文書を生成することができます。
まとめ
生成AIには、VAEとGANの2つの種類があります。それぞれの違いを理解することで、適切な生成AIを使い分けることができるようになります。
