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Latte: 潜在拡散トランスフォーマーによる映像生成（Latte: Latent Diffusion Transformer for Video Generation）

田中専務

拓海先生、お忙しいところ失礼します。最近、動画をAIで作る技術が話題になっていますが、経営判断として何が変わるのか分からず、現場の部下に説明する自信がありません。要点を噛み砕いて教えていただけますか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。結論から言うと今回の技術は、映像データを効率よく内部表現に変換し、その内部表現の上で高品質に動画を生成できるという点で既存を一段上に押し上げる技術です。要点を3つにまとめると、圧縮して扱う、空間と時間を分けて扱う、そして生成品質を高める、の3点ですよ。

田中専務

圧縮して扱うというのは、要するにデータを小さくしてから学習するということですか。うちの現場で言えば、写真を縮小して保存するような感覚でしょうか。

AIメンター拓海

まさしくその感覚です！映像をそのまま扱うと膨大な情報量になり計算が難しくなります。そこでVariational Autoencoder（VAE）という道具で映像を

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非双曲的な非線形写像の安定性と機械学習への応用（ON THE STABILITY OF A NON-HYPERBOLIC NONLINEAR MAP WITH NON-BOUNDED SET OF NON-ISOLATED FIXED POINT... 前の記事 非コリニア磁性体におけるホール効果の機械学習モデル化（Machine learning inspired models for Hall effects in non-collinear magnets） 次の記事

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