生成画像のパーソナライズ技術"Diffusion-KTO"がNeurIPS2024に採択

AI・データ分析共通・その他 Panasonic×AI

パナソニック R&D カンパニーオブアメリカおよびパナソニックホールディングス株式会社は、カリフォルニア大学などの研究者と共同で、ユーザーの「いいね」や「嫌い」といったバイナリフィードバックで生成モデルを調整し、ユーザーの目的や好みに合わせた画像を効率よく生成できる画像生成AI“Diffusion-KTO（Knowledge Transfer Optimization）”を開発しました。

今回の技術は、学習データの収集が困難な現場・製品に対しても、現場の特徴を反映した画像を生成できることから、AIの学習データ不足を解決するとともに、AI開発効率を向上させる技術です。パナソニックHDは、これらの技術を組み合わせることで、将来的にAI開発プロセス全体のコストを1/10にすることを目指していきます。

本技術は、先進性が国際的に認められ、AI・機械学習技術のトップカンファレンスであるNeurIPS 2024（The Thirty-Eighth Annual Conference on Neural Information Processing Systems）に採択されました。2024年12月10日から2024年12月14日までカナダバンクーバーで開催される本会議で発表しました。

論文リンク

Aligning Diffusion Models by Optimizing Human Utility Shufan Li, Konstantinos Kallidromitis, Akash Gokul, Yusuke Kato, Kazuki Kozuka2: https://arxiv.org/pdf/2404.04465; 本研究は、PRDCAのKonstantinos Kallidromitis、パナソニックHDの加藤祐介、小塚和紀がカリフォルニア大学などの社外研究者らと共同開発した研究成果です。

プレスリリース

パナソニックHD、「いいね」の判定だけで好みの画像にパーソナライズ可能な画像生成AI「Diffusion-KTO」を開発: https://news.panasonic.com/jp/press/jn241202-3

生成画像のパーソナライズ技術"Diffusion-KTO"がNeurIPS2024に採択

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