目次：
- 導入
- 特徴
- 性能評価
- 利用方法
- まとめ
- 参考文献
１．導入
テキストから画像を生成する技術は、現代のAI研究における重要な分野となっており、その中でも大規模なオートレグレッシブモデル（※）は大きな注目を集めています。従来のオートレグレッシブ型ビジョンモデルでは、性能や生成される画像の質が期待に耐えない場合が多く、特に離散時間の使用による情報喪失が課題とされてきました。
今回紹介するのはGoogleDeepMindとMITによって開発された「Fluid」です。このモデルは、従来の手法の欠点を克服し、自動的に置き換えることで画像生成の質を大幅に向上させています。特徴や性能、具体的な利用方法について詳しく解説していきます。
（※オートレグレッシブモデルとは、前のデータポイントを使って次のデータポイントを予測するモデルのことです。これは、系列データや時系列データを扱う際に用いられることが多く、特に自然言語処理や画像オートレグレッシブモデルの基本的な特徴は、データの生成が段階的に行われ、各ステップで過去の予測結果をもとに次のデータが生成される点です。）
２．特徴
Fluidの特徴は以下の2つです：
連続トークンの利用：従来のモデルが採用していた離散トークンでは情報損失が発生しやすかったのに対し、Fluidは連続トークンを用いることで、画像の再現性や品質を大幅に向上させています。
ランダムな生成順序：トークンの生成順序をランダムにすることで、画像全体の構造を再調整でき、複数のオブジェクトを含む複雑な画像生成タスクでも優れた性能を発揮します
３．性能評価
Fluidはその優れた性能においても注目されています。MS-COCOデータセットを用いたテストでは、ゼロショットFIDスコア6.16という驚異的な結果を達成しました。このスコアは、DALL-E 2やStable Diffusionといった他の有名な生成モデルと比較しても非常に高い結果です。また、GenEvalベンチマークでは、全体スコア0.69を記録し、複数オブジェクトの生成やテキストと画像の整合性の面でも高い性能を発揮しています。
４．利用方法
Fluidを利用するためには、まず事前に訓練されたモデルをダウンロードし、実行環境にセットアップします。主にPython環境での実装が推奨されており、以下の手順で利用可能です。
（１）必要なライブラリのインストール（例：transformers、torchなど）。
（２）FluidモデルのAPIやGitHubリポジトリからモデルを取得。
（３）テキストプロンプトを入力し、モデルに推論を行える。
（４）生成された画像を評価し、必要に応じてガイドラインの調整（例：温度パラメーターやガイダンススケールの調整）を行います。
Fluidは、画像生成の用途だけでなく、ビジュアルコンテンツの自動生成や広告、デザイン分野にも応用可能であり、幅広い分野での利用が期待されています。
５．まとめ
Fluidは、連続トークンの採用とランダム生成順序の工夫により、従来のオートレグレッシブ型モデルの限界を超える性能を実現しました。その結果、テキストから高品質な画像を生成できる強力なツールとなり、AI技術の新たな可能性を開拓しています。 今後さらにスケーラブルなモデルが開発されることで、Fluidが多様なビジュアル生成タスクに応用されることが期待されます。