パナソニックHD、「いいね」の判定だけで好みの画像にパーソナライズ可能な画像生成AI「Diffusion-KTO」を開発
2024年12月2日（月）12時46分 PR TIMES
[画像: https://prtimes.jp/i/3442/6025/resize/d3442-6025-ddee69bbce572be15f5b-0.jpg ]
パナソニック R&D カンパニー オブ アメリカ（以下、PRDCA）およびパナソニック ホールディングス株式会社（以下、パナソニックHD）は、カリフォルニア大学などの研究者と共同で、ユーザーの「いいね」や「嫌い」といったバイナリフィードバックで生成モデルを調整し、ユーザーの目的や好みに合わせた画像を効率よく生成できる画像生成AI“Diffusion-KTO（Knowledge Transfer Optimization）”を開発しました。
近年、画像生成AIは、クリエイティブからビジネス用途まで幅広い分野で活用されていますが、画像の精緻さに加え、ユーザーの好みやニーズを反映した画像を生成できること（パーソナライゼーション）が顧客満足度の観点で重要な要素となってきています。開発したDiffusion-KTOは、一人ひとりの好みや価値観を数値化した「ユーティリティ関数」を応用した新たなアプローチにより、よりユーザーの好みに一致する高品質な画像を効率よく生成することを実現しました。本技術は、従来法と比較し画像生成AIのパーソナライズに要する手間をN倍のオーダで短縮（Nはデータセットの枚数）することが可能です。
AI開発において、AIの学習に必要なデータセットの作成は重要なプロセスで、適用する現場に合わせた学習データを集め、アノテーションと呼ばれるデータに対してラベル付けを行う作業には時間とコストがかかり、AI開発の効率やスピードを低下させる要因となっています。パナソニックHDでは、これまで、アノテーション作業を自動化する技術（※）の開発に取り組んできました。今回の技術は、学習データの収集が困難な現場・製品に対しても、現場の特徴を反映した画像を生成できることから、AIの学習データ不足を解決するとともに、AI開発効率を向上させる技術です。パナソニックHDは、これらの技術を組み合わせることで、将来的にAI開発プロセス全体のコストを1/10にすることを目指していきます。
※[プレスリリース]パナソニックHDとFastLabel、アノテーションコストの大幅削減と高精度化を両立するAI開発効率向上に向けた協業を開始（2024年9月27日）
https://news.panasonic.com/jp/press/jn240927-1
全文は以下プレスリリースをご覧ください。
▼[プレスリリース]パナソニックHD、「いいね」の判定だけで好みの画像にパーソナライズ可能な画像生成AI「Diffusion-KTO」を開発（2024年12月2日）
https://news.panasonic.com/jp/press/jn241202-3
＜関連情報＞
・Aligning Diffusion Models by Optimizing Human Utility
https://arxiv.org/pdf/2404.04465
・Panasonic×AI WEBサイト
https://tech-ai.panasonic.com/jp/
・Panasonic×AI X
https://x.com/panasonic_ai
パナソニック R&D カンパニー オブ アメリカ（以下、PRDCA）およびパナソニック ホールディングス株式会社（以下、パナソニックHD）は、カリフォルニア大学などの研究者と共同で、ユーザーの「いいね」や「嫌い」といったバイナリフィードバックで生成モデルを調整し、ユーザーの目的や好みに合わせた画像を効率よく生成できる画像生成AI“Diffusion-KTO（Knowledge Transfer Optimization）”を開発しました。
近年、画像生成AIは、クリエイティブからビジネス用途まで幅広い分野で活用されていますが、画像の精緻さに加え、ユーザーの好みやニーズを反映した画像を生成できること（パーソナライゼーション）が顧客満足度の観点で重要な要素となってきています。開発したDiffusion-KTOは、一人ひとりの好みや価値観を数値化した「ユーティリティ関数」を応用した新たなアプローチにより、よりユーザーの好みに一致する高品質な画像を効率よく生成することを実現しました。本技術は、従来法と比較し画像生成AIのパーソナライズに要する手間をN倍のオーダで短縮（Nはデータセットの枚数）することが可能です。
AI開発において、AIの学習に必要なデータセットの作成は重要なプロセスで、適用する現場に合わせた学習データを集め、アノテーションと呼ばれるデータに対してラベル付けを行う作業には時間とコストがかかり、AI開発の効率やスピードを低下させる要因となっています。パナソニックHDでは、これまで、アノテーション作業を自動化する技術（※）の開発に取り組んできました。今回の技術は、学習データの収集が困難な現場・製品に対しても、現場の特徴を反映した画像を生成できることから、AIの学習データ不足を解決するとともに、AI開発効率を向上させる技術です。パナソニックHDは、これらの技術を組み合わせることで、将来的にAI開発プロセス全体のコストを1/10にすることを目指していきます。
※[プレスリリース]パナソニックHDとFastLabel、アノテーションコストの大幅削減と高精度化を両立するAI開発効率向上に向けた協業を開始（2024年9月27日）
https://news.panasonic.com/jp/press/jn240927-1
全文は以下プレスリリースをご覧ください。
▼[プレスリリース]パナソニックHD、「いいね」の判定だけで好みの画像にパーソナライズ可能な画像生成AI「Diffusion-KTO」を開発（2024年12月2日）
https://news.panasonic.com/jp/press/jn241202-3
＜関連情報＞
・Aligning Diffusion Models by Optimizing Human Utility
https://arxiv.org/pdf/2404.04465
・Panasonic×AI WEBサイト
https://tech-ai.panasonic.com/jp/
・Panasonic×AI X
https://x.com/panasonic_ai
