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事前学習拡散モデルのためのドメインガイダンス（DOMAIN GUIDANCE: A SIMPLE TRANSFER APPROACH FOR A PRE-TRAINED DIFFUSION MODEL）

田中専務

拓海先生、お忙しいところ恐縮です。最近、部下から「事前学習済みの拡散モデルを自社向けに転移すれば画像生成が変わる」と聞きまして、正直ピンと来ていません。要点を短く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、簡単に説明しますよ。結論ファーストで言うと、この論文は「既存の大きな拡散モデルを、少ない手間で特定の業務ドメイン向けに適応させるためのガイド手法」を提案しているんです。

田中専務

つまり、大きなモデルを一から作らずに、うちの用途に合わせるって話ですね。導入コストが下がるということでしょうか。

AIメンター拓海

その通りです。投資対効果の観点で言えば、要点は三つです。第一に、大規模モデルの

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高性能非線形光学材料探索の高速化（Accelerating the discovery of high-performance nonlinear optical materials using active learning and high-through... 前の記事 グループ化変数の時間事象予測（Time-to-event prediction for grouped variables using Exclusive Lasso） 次の記事

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