コンセプト
拡散モデル
AI画像生成の核心アイデア——AIは真っ白なキャンバスではなく、ノイズから絵を浮かび上がらせます。
拡散モデルは、PixAIの画像生成を支えるAIのタイプです。人間の絵師のように白紙から描き始めるのではなく、AIは完全なランダムノイズ——テレビの砂嵐のような状態——からスタートし、プロンプトに導かれながら一歩ずつノイズを取り除いて、あなたの画像を浮かび上がらせます。
なぜ知っておくと得なのか
このひとつのアイデアが、詳細設定のほとんどを説明してくれるからです：
サンプリングステップ — ノイズ除去を何回行うか。回数が多いほど丁寧な仕上がり。
サンプリング方法 — 各回をどんな手法で進めるか。手法が違えば絵の表情も変わります。
シード — どのスタートノイズを引くか。同じノイズ＋同じ条件＝同じ絵。
CFGスケール — プロンプトが各ステップをどれだけ強く導くか。
PixAIにある2つの流派
PixAIのモデルはすべて拡散モデルですが、内部設計が異なります。カタログの大半を支えるのはStable-Diffusion系（SD 1.5、SDXL）。そしてPixAIの最新自社モデルTsubakiとSerinは、新しいDiffusion Transformer設計を採用しています——DiTモデルへ。