ByteDance Seedらが画像生成AIの新調整手法「DiffusionOPSD」を開発｜画像AIを自社好みに育てる仕組みとは？

ByteDance Seedやシンガポール国立大学など17名が2026年8月25日に発表した、画像生成AIの調整手法「DiffusionOPSD」を解説します。拡散モデルは完成画像にしか評価が付かず、途中の判断を直しにくい課題があります。同手法は途中の完成予想図を採点し、得点が上がる方向へ最大10％動かした正の手本と、反対方向の反面教師を作成。採点役を切り離して自己蒸留するため、学習を軽量化します。

SD3.5-MとZ-Image-Turboの検証では、10種類の評価器を使った20設定中19設定で首位となり、DiffusionNFT比で100回更新のGPU時間を40％、63％削減しました。人手評価でもDiffusionNFTに90％、ReFLに61％の割合で選ばれています。一方、良い手本が更新後にも良い結果を生むとは限らず、逆転率は採点役により62.3％と29.5％に分かれました。実務では学習手法だけでなく、自社基準を表す採点役との組み合わせまで検証する必要があります。

この要約は生成AIで作成しました。

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柳谷智宣

ITライター

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1972年生まれ、東京育ち。ITやビジネスといったカテゴリーで執筆しているライターです。キャリアは27年目で、雑紙やムック、単行本、新聞といった紙媒体から、ウェブ記事、メールマガジン、プレスリリースなども手掛けています。現在は、執筆だけでなく、企画提案から執筆・編集までを行っております。主に一般ビジネスユーザーをターゲットに、易しく解説する記事が多いですが、エンタープライズ向けの記事やメーカーや企業のウェブサイトのコンテンツ制作も請け負っています。可能な限り、様々な案件に対応できますので、まずは打診いただけると幸いです。