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『Pythonで学ぶ画像生成』発売、画像生成の基礎から実践までを一冊に凝縮

深層学習技術の基礎と拡散モデルに焦点を当てた解説書

石山裕規

2025年3月25日 16:22

『Pythonで学ぶ画像生成機械学習実践シリーズ』

　（株）インプレスは3月25日、画像生成技術の基礎から実践までを解説した書籍『Pythonで学ぶ画像生成機械学習実践シリーズ』（北田俊輔著）を発売した。価格は単行本・電子版ともに3,850円。

　本書は、近年、世界的な注目を集める「Midjourney」や「Stable Diffusion」、「Adobe Firefly」、「DALL-E 3」といった画像生成AIについて、その技術の基礎から応用までを網羅し、Pythonでの実装を示しながらその手法を解説したもの。

　全6章構成で、とりわけ深層学習技術の基礎と拡散モデルに焦点を当てつつ、画像生成の概要からはじまり、深層学習の基礎、生成モデルと拡散モデル、潜在拡散モデルとStable Diffusion、応用事例、そして今後の展望までをカバーしている。

　『機械学習実践シリーズ』は中級者以上に向けた解説書ではあるが、本書では、理論的な背景と実践的なアプローチを組み合わせ、AIや画像生成の基礎概念から段階的に解説することで、初心者でも安心して学習を進められるように構成されている。

　画像処理のエンジニア・学生をはじめ、AIや機械学習に興味を持ち、画像生成の分野に入門したい人、Pythonの基礎知識を持ち、画像生成AIの理論と実践的なスキルを身に付けたい人におすすめとのこと。

ページイメージ

本書の前提
序章
第1章画像生成とは？
第1節画像生成の概要
第2節テキストからの画像生成
第3節画像生成技術の進歩による弊害
コラム：すべてを救うPythonの型ヒント
第2章深層学習の基礎知識
第1節深層学習の概要
第2節深層学習の訓練と評価
第3節注意機構とTransformerモデル
コラム：dataclassで万物に型を付けよう
第3章拡散モデルの導入
第1節生成モデル
第2節 DDPM（ノイズ除去拡散確率モデル）
第3節スコアベース生成モデル
第4節拡散モデルの生成品質の向上
コラム：Pythonのコードを美しく保つには
第4章潜在拡散モデルとStable Diffusion
第1節 LDM（潜在拡散モデル）
第2節 CLIP
第3節 Stable Diffusionを構成する要素
第4節 Stable Diffusion v1
第5節 Stable Diffusion v2
第6節 Stable Diffusion XL
第7節 Stable Diffusion v3
コラム：深層学習を用いた実験を再現可能にするために気をつけること
第5章拡散モデルによる画像生成技術の応用
第1節パーソナライズされた画像生成
第2節制御可能な画像生成
第3節拡散モデルによる画像編集
第4節画像生成モデルの学習および推論の効率化
第5節学習済み拡散モデルの効果的な拡張
第6節生成画像の倫理・公平性
コラム：diffusersのコードを拡張する
第6章画像生成の今後
第1節拡散モデルの発展に伴う議論
第2節拡散モデルによる画像生成の倫理
第3節画像生成にとどまらない拡散モデルの進化と今後
コラム：Hugging Faceのエコシステムを使い倒す
参考文献