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AI用語辞典画像生成

Rectified Flow (整流フロー)

読み: れくてぃふぁいどふろー

最終更新: 2026-07-19・AI PICKS編集部

定義

Rectified Flow(整流フロー)とは、ノイズからデータへの生成過程を直線的な経路として学習し、少ないステップで高品質な画像・動画生成を可能にする拡散モデルの派生手法のこと。

Rectified Flow (整流フロー)とは — 詳しく解説

Rectified Flowは、Diffusion Modelのように多数ステップでノイズ除去を繰り返す代わりに、ノイズからデータへ至る道筋を直線的な経路として学習し、理論上は1〜数ステップで生成が完了するよう設計された生成モデリング手法とされる。Stable Diffusion 3系列などで採用され、従来型より学習・推論の両面で効率的だと位置付けられている。ただし2026年時点の実運用では、ステップ数を極端に減らすと細部のディテールやテキストレンダリングの精度が落ちる場合があり、現場では品質とレイテンシのバランスを見て最終ステップ数を数〜20程度まで調整するケースが多いとされる。コスト面では推論ステップ減でGPU使用時間を圧縮できるため大量生成サービスほど相場感として有利だが、学習コストや実装の複雑さは残る。現場での選び方としては、速度やAPIコストを優先する用途にはRectified Flow系の軽量モデルを、写実性や細部再現性を優先する用途には従来型の多ステップDiffusion Modelを使い分ける運用が現実的とされる。

Rectified Flow (整流フロー)の使用例

  • ECサイトの商品画像を大量生成する際、Rectified Flow採用モデルでステップ数を減らしレイテンシとAPIコストを抑える。
  • 「このモデルはRectified Flow方式ですか、従来のDiffusionですか」とツール選定時にベンダーへ確認する。

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