[[Stable Diffusion]]のパラメーター設計について、具体的な情報を整理すると、主に拡散係数、初期条件、境界条件、数値計算手法の4つの要素に分けられます。これらは、数値シミュレーションや物理現象のモデリングにおいて重要な役割を果たします。 ### 拡散係数 拡散係数は、物質がどの程度速く拡散するかを示すパラメーターです。拡散係数の値は、物質の種類や温度によって異なります。拡散係数は、実験式を用いて求めることが多く、元素マッピングなどの技術を用いて実験的に決定されます[1]。 ### 初期条件 初期条件は、シミュレーション開始時の物理量の状態を指します。例えば、拡散問題においては、開始時点での物質の分布が初期条件に該当します。初期条件を設定することで、時間の経過に伴う物理現象の変化をシミュレートできます[1]。 ### 境界条件 境界条件は、シミュレーション領域の境界での物理量の振る舞いを指定する条件です。例えば、境界での物質の流入量や温度を固定することができます。境界条件は、シミュレーションの結果に大きく影響を与えるため、適切に設定することが重要です[1]。 ### 数値計算手法 数値計算手法は、拡散方程式などの偏微分方程式を解くためのアルゴリズムです。有限差分法や有限要素法などが一般的に用いられます。最近では、深層学習を用いた微分方程式の解法も研究されており、optunaなどの最適化ライブラリを組み合わせることで、パラメーターの自動調整が可能になっています[1]。 これらのパラメーター設計に関する情報は、物理現象の正確なモデリングやシミュレーションの精度向上に不可欠です。各パラメーターの適切な設定により、現実に近いシミュレーション結果を得ることができます。 情報源 [1] 元素マッピングから拡散係数を求める｜vooau73291 https://note.com/vooau73291/n/n267fbdc2f0ad [2] stable diffusionの設定項目全紹介！便利に使える設定項目多数｜AIエンジニア https://note.com/hilarkjp/n/nf0eaf8ea7cae [3] Stable Diffusion WebUIを使ってDepth画像を作成して立体視を楽しむ｜Alone1M https://note.com/alone1m/n/nb76ae31f8f86 [4] Stable Diffusionの設定によって生成される画像の違いを考えてみた｜collabo_morishita https://note.com/collabo_m/n/n2feee249c136 [5] SSII2023 [SS1] 拡散モデルの基礎とその応用 ~Diffusion Models入門~ https://speakerdeck.com/ssii/ssii2023-ss1 [6] Stable Diffusionとは？話題の画像生成AIの使い方・初心者向けのコツも徹底解説！ | DXを推進するAIポータルメディア「AIsmiley」 https://aismiley.co.jp/ai_news/what-is-stable-diffusion/ [7] 画像生成AI「Stable Diffusion」で絵柄や構図はそのままで背景や続きを追加する「アウトペインティング」などimg2imgの各Script使い方まとめ https://gigazine.net/news/20220914-automatic1111-stable-diffusion-webui-img2img-outpainting/ [8] Stable Diffusion を基礎から理解したい人向け論文攻略ガイド【無料記事】 https://ja.stateofaiguides.com/20221012-stable-diffusion/ [9] Diffusionモデル学習記録④ ―Scalable Diffusion Models with Transformers - izmyonの日記 https://izmyon.hatenablog.com/entry/2022/12/25/150539 [10] Stable Diffusionを使って異常画像データを生成できるか検証してみた｜調和技研ブログ https://www.chowagiken.co.jp/blog/stablediffusion_defective [11] 5分でできる！Draw Thingsの使い方（Stable DiffusionをMacで使う方法） https://chmod774.com/draw-things-stable-diffusion/ [12] 世界に衝撃を与えた画像生成AI「Stable Diffusion」を徹底解説！ - Qiita https://qiita.com/omiita/items/ecf8d60466c50ae8295b [13] SSSD model applying a diffusion model to the missing completion problem for time series data https://ai-scholar.tech/en/articles/time-series/SSSD [14] Stable Diffusion Web UIモデル：ウェブベースのAI画像生成の最前線 https://techsuite.biz/stable-diffusion-web-ui%E3%83%A2%E3%83%87%E3%83%AB%EF%BC%9A%E3%82%A6%E3%82%A7%E3%83%96%E3%83%99%E3%83%BC%E3%82%B9%E3%81%AEai%E7%94%BB%E5%83%8F%E7%94%9F%E6%88%90%E3%81%AE%E6%9C%80%E5%89%8D%E7%B7%9A/ [15] Stable Diffusion『ControlNet』の使い方ガイド！導入・更新方法も https://romptn.com/article/7868 [16] [Stable Diffusion Web UI] サンプリング方法(Sampling method)の違いによる生成画像の出力結果を比較検証！ https://captain-cocco.com/stable-diffusion-sampling-method/ [17] ステーブルディフュージョン SDXLモデル：知っておくべき5つのこと！ https://anakin.ai/ja-jp/blog/stable-diffusion-sdxl-ja/ [18] [チュートリアル]Stable Difussionの始め方と使い方 https://www.robothink.jp/post/stable-difussion-start [19] 仕様書とテストを用いた「AI駆動開発」 https://zenn.dev/fumi_sagawa/articles/932bcaafd28c53 [20] 4Xin1-32 https://www.jstage.jst.go.jp/article/pjsai/JSAI2023/0/JSAI2023_4Xin132/_pdf [21] 【Stable Diffusion】 MEMEを学習させたモデルでのアウトプット検証｜株式会社アタリ https://note.com/atali/n/na169ae86013a [22] 【概要速修】Stable Diffusion(テキストから画像生成)はどうやって実現するのかざっくり仕組みを知る(DiffusionModel,Deep Learninig)【機械学習解説動画】 https://www.youtube.com/watch?v=aNdb_RUxtOM [23] Diffusion modelを用いたfew-shot商品画像分類の検討 - Preferred Networks Research & Development https://tech.preferred.jp/ja/blog/enhancing-product-classification/ [24] 画像生成AI「Stable Diffusion」で崩れがちな顔をきれいにできる「GFPGAN」を簡単に使える「Stable Diffusion web UI(AUTOMATIC1111版)」の基本的な使い方 https://gigazine.net/news/20220909-automatic1111-stable-diffusion-webui-how-to-use/ [25] 画像生成AIはデザイン、イラストレーションになにをもたらすのか？｜ARTICLES｜The Graphic Design Review https://gdr.jagda.or.jp/articles/61/ Perplexityにより https://www.perplexity.ai/search/84322bb1-3386-41dd-bbdb-d3cfb8c76475 にて