データグリッド、画像生成AIの高速化に関する論文がコンピュータービジョン分野の国際会議WACV2025のメインカンファレンスに採択

コンテンツ作成などの多数回の編集が求められる業務において拡散モデルの利用をより実用的に



生成AIを活用して産業DXに挑む株式会社データグリッド（本社：京都市左京区、代表取締役CEO：岡田 侑貴、以下「当社」）は、コンピュータービジョンの主要な国際会議の1つであるWACV 2025（IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision 2025）のメインカンファレンスに、当社の画像生成AI（拡散モデル）の高速化に関する研究論文「Negative-prompt Inversion: Fast Image Inversion for Editing with Text-guided Diffusion Models」（以下、本論文）が採択されたことをお知らせいたします。

採択された本論文のプレプリントは、arXivにて公開しています：https://arxiv.org/abs/2305.16807　

■ WACV2025について
IEEE/CVF が主催するWACV は、毎年冬季に開催されているコンピュータービジョン分野の国際会議です。コンピュータービジョンに関する最新のアルゴリズムやアプリケーションなどに関する研究成果を共有する場として、世界中から各分野の専門家や研究者が集まります。WACV2025は、2025年2月28日～3月4日にアリゾナ州・ツーソンにて開催される予定です。


■ 背景と研究成果
従来の拡散モデルを用いた画像編集手法では、画像の構造を維持するために、生成ごとに最適化が必要であり、これが多くの編集作業で生成時間のボトルネックとなっていました。本研究では、この課題を解決するため、従来の手法で最適化によって求めていた再構成時に必要な「埋め込み」を、学習なしで近似できることを理論的に示しました。また、この近似手法（Negative-prompt Inversion）による検証を行い、従来の再構成手法よりも生成速度を30倍程度に向上できることを実証しました。この手法により、1枚の画像を約5秒で編集できるようになり、コンテンツ作成などで多数回の編集が求められる業務において、拡散モデルの利用がより実用的になりました。
[画像: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/34722/56/34722-56-7ad87990e4ed6eb15b23aca96b63310d-1763x963.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]


■ データグリッドについて
データグリッドは、京都大学発AIベンチャーとして2017年の創業以来、一貫して生成AI技術をコアにした事業を展開しています。製造業を中心とする産業分野での生成AIのソフトウェアを提供し、データに関わる課題を解決することで、企業のDXを推進しています。
コーポレートサイト：https://datagrid.co.jp/


■ 本件に関するお問い合わせ先
株式会社データグリッド
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