拡散モデル（Diffusion Model）とは？
読み方: カクサンモデル
30秒まとめ
ノイズから段階的にデータを生成する手法。画像・動画・音声生成AIの中核技術。
拡散モデル（Diffusion Model）の意味・定義
拡散モデル（Diffusion Model）は、ランダムなノイズから段階的にノイズを除去していくことで、高品質な画像・動画・音声を生成する生成AIの中核技術です。学習時にはデータにノイズを加える過程を学び、生成時にはその逆過程をたどってデータを復元します。 2026年現在、画像生成AI（Stable Diffusion、Midjourney、DALL-E 3、Flux）、動画生成AI（Sora、Runway、Kling AI）、音声合成AI（ElevenLabs）など、ほぼすべての生成AIが拡散モデルをベースに構築されています。最新の発展として、Latent Diffusion（潜在空間での拡散）、Consistency Models（高速生成）、Flow Matching（効率的な学習）などの技術革新が続いています。GANsと比較して学習が安定し、生成品質が高いため、クリエイティブAIの標準技術として確立されています。