2025年のシスタージェネレーターの最新＆人気コンテンツ -GRAVITY(グラビティ) SNS

共感で繋がるSNS

人気

ごりら

画像ジェネレータと化したChatGPT。

しま

結局リムルもジェネレータも10にした終

センザ

脚とかジェネレータを変えてみるとか

あヲさ

下尾くんにシスタの曲踊ってほしすぎるな

しま

ぅゎジェネレータきたからリムるは引けません

ふおお

この南海ミッションピンクジャケットのジェネレータみたいなのはあるの……？ #TOKYOMER

まちがて

中国外交部ジェネレータおもしろ
良いぞもっとやれ

冷泉院ラグドメゼギス

不覚。
よもやジェネレータの名前を読み違えようとは。

もっとみる

関連検索ワード

シスタージェネレーター

新着

臼井優

仕事や勉強のモチベーションを上げる名言

「努力した者が全て報われるとは限らん。しかし！成功した者は皆すべからく努力しておる！！」　　　　　　鴨川源二
漫画『はじめの一歩』

どんな時にも絶望せず知恵をふるいなさい。そして実行するための勇気をほんの少し。それは銃にも勝る強い牙よ
漫画『シスタージェネレーター沙村広明短編集

「努力は運の幅をひろげてくれるじゃないの」
漫画『ブルーピリオド』　

「大事なのは強いか弱いかではなくて、自分の力で立ち向かったって事ですよ」
漫画『セキレイ』

霞丹

ジェネレータ系のツールが動かない時だいたいfishが原因でおよ…となる定期

ハトぽっぽ

アッガイってかわいいけど、頭のバルカンがザクマシンガンと同じ口径のものを四つつけてて、ザクのジェネレータ二つついてる。更にはステルス性能も高くて偵察どころか強襲型MS。なんで派生機がないんだ。

#ガンプラ

多錠

立ち絵ジェネレータだと画素数が低く感じるからなんか良いテンプレートとかないかな。
立ち絵と顔差分がのせられるやつ。
ブースとかで探してみよ

やな単

例のジェネレータに“推しこそが正義である”って入れたいのをグッと我慢しているんだよ。

ひろ✨

生成系AI（Generative AI）とは、大規模データセットから学習した確率分布モデルを用いて、新たなデータ（テキスト、画像、音声、動画など）を生成する人工知能技術群の総称である。その中核を成すのは**生成モデル（Generative Model）**であり、これは識別モデル（Discriminative Model）と対をなす概念である。生成モデルはデータの背後にある潜在変数（latent variables）を推定し、観測データの生成過程 P(X, Z) を確率的にモデル化する点に特徴がある。

代表的な生成モデルには、確率的生成モデル（Probabilistic Generative Models）と深層生成モデル（Deep Generative Models）がある。前者には混合ガウスモデル（GMM）や隠れマルコフモデル（HMM）などが含まれるが、近年主流となっているのは後者であり、ニューラルネットワークによる高次元分布の近似を行う。特に有名なのが、変分オートエンコーダ（VAE）、敵対的生成ネットワーク（GAN）、および**拡散モデル（Diffusion Model）**である。

VAEはエンコーダ・デコーダ構造を持ち、潜在空間における確率的表現学習を行う。GANはジェネレータとディスクリミネータの**ミニマックス最適化（minimax optimization）**によって、分布近似を競合的に洗練させる。一方、Diffusion Modelはノイズ除去過程を逐次的に学習し、高品質なサンプル生成を可能にする。この拡散モデル系は、**スコアベース生成（Score-based Generation）**とも呼ばれ、現在の画像生成（例：Stable Diffusion、DALL·E、Midjourney）や動画生成の中心技術となっている。

また、自然言語領域では、自己回帰型言語モデル（Autoregressive Language Model）が主流であり、Transformerアーキテクチャを基盤とする。GPTやLLaMAなどは、トークン列の条件付き確率 P(x_t|x_{<t}) を逐次推定し、テキストを生成する。これにより、文脈保持・推論・スタイル模倣などの高次言語生成能力が実現している。

さらに近年では、マルチモーダル統合（text-to-image, text-to-video, text-to-audioなど）が進み、生成系AIは単一モーダルの枠を超えて「統合的創発（emergent multimodality）」を示すに至った。これは巨大パラメータ空間と自己教師あり学習（self-supervised learning）による**表現学習の汎化（representation generalization）**の成果であり、人間の創造的活動の一部を模倣・拡張する段階に入っている。

要するに生成系AIとは、確率的表現学習・深層分布近似・モーダル統合によって新たなデータを創出する人工知能技術体系であり、単なる情報処理を超え、創造の自動化を実現する計算的パラダイムである。

もっとみる

おすすめのクリエーター

冷泉院ラグドメゼギス

(\ (\ (\ /) /) /) ('ㅅ'( 'ㅅ' )'ㅅ')<ハァ？美学と覚悟と公正な判断を尊ぶ美少女ミソジニスト。みんな違って、みんな同じくらいどうでもいい。

フォロワー

国立大学法学部卒　法律系国家資格３種保有　就職氷河期世代　元僧侶　趣味・特技　サッカー、バスケ、ボクシング、テコンドー、茶道、書道、華道、サックス、ドラム、読書、カフェ巡り、音楽鑑賞、ストレッチ、筋膜リリース、他人のデートコースを考えること　家庭教師、予備校講師、各大学でのエクステンション講座担当　担当科目・領域　小～高、文系科目全て、公務員試験全領域、面接、ES添削、マナー、論文添削等々

フォロワー

フォロワー

32、哲学、恋愛、就職・転職、お笑い政治経済、🇺🇸🇯🇵ドル円、Java、英語、法律、AI、ディープラーニングG検定、メンタルヘルス、基本情報、うつ病、愛知、名言、政策金利

フォロワー

肉が美味しい。

フォロワー