潜在拡散モデル (Latent Diffusion)
読み: せんざいかくさんもでる
最終更新: 2026-07-06・AI PICKS編集部
定義
潜在拡散モデルとは、画像そのものではなく圧縮した潜在空間上でノイズ除去を繰り返すことで高速に画像を生成する拡散モデルの手法のこと。
潜在拡散モデル (Latent Diffusion)とは — 詳しく解説
潜在拡散モデルは、Stable Diffusionなどに採用される画像生成AIの中核技術で、ピクセル空間ではなくオートエンコーダで圧縮した潜在空間上で拡散・ノイズ除去を行うことで計算コストを大幅に抑えるのが特徴とされる。ピクセル単位で処理する従来の拡散モデルに比べ、同等品質の画像をより少ないGPUメモリと時間で生成できる点が実運用でのメリットとされる。一方で現場での落とし穴として、潜在空間への圧縮・復元(デコード)の過程で細部のディテールが崩れやすく、特に文字や手指、複雑なパターンの再現性が課題になりやすいことが広く指摘されている。2026年時点では、API経由の従量課金型サービスと自社GPUでのセルフホストが併存しており、生成枚数が少ないうちはAPI利用の方がコスト面で有利だが、月間生成数が数万枚を超える規模になるとセルフホストの方が相場感として割安になりやすい。ツール選定の現場では、ディテール精度を重視するか生成速度・コストを優先するかで採用モデルが分かれる傾向にある。
潜在拡散モデル (Latent Diffusion)の使用例
- 画像生成ツールの設定画面で「ステップ数」「サンプラー」を指定するのは、潜在空間上でのノイズ除去回数と手法を選ぶ操作にあたる。
- 低VRAMのPCでも潜在拡散モデル採用のツールならローカル環境で画像生成を動かせる場合がある。
潜在拡散モデル (Latent Diffusion)に関連するAIツール
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