生成 Deep Learning 第2版

生成 Deep Learning 第2版｜オライリー・ジャパン

VAE、GAN、拡散モデル、Transformerなどの生成手法を扱い、音楽・世界モデル・複数媒体への応用も学ぶ書籍。

TensorFlowとKerasを用い、複数の生成モデルを扱う技術書です。VAE、GAN、拡散モデル、Transformerの後に、音楽や世界モデル、複数媒体へ展開します。一つのモデルの操作手順だけでなく、何を学習し何を生成するかの違いを整理する用途に対応します。

書誌・著者・翻訳：David Foster　著、松田晃一、小沼千絵　訳／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784814400751/

書誌・発行日と分量：2024-08-06発行 / 520ページ（出版社表記）／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784814400751/

書誌・ISBN：978-4-8144-0075-1／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784814400751/

学習内容・扱うテーマ：画像生成 / 音声 / 拡散モデル／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784814400751/

書誌・原書：Generative Deep Learning, 2nd Edition／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784814400751/

学習内容・構成と学習範囲：VAE・GAN・拡散・Transformerから、音楽・世界モデルへ展開／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784814400751/

対象：ニューラルネットワークの学習経験があり、複数の生成手法を同じ観点で理解したい開発者・データサイエンスの学習者。。形式：書籍。言語：日本語。利用条件：有料書籍。紙・電子版の有無、価格、在庫は出版社の公式ページで確認。

確認事項（編集部）：発行時点の内容です。利用するライブラリ・クラウドサービスの現在の仕様、正誤表、サンプルコードの動作条件を確認してください。

出典：オライリー・ジャパン「生成 Deep Learning 第2版 — 書誌・目次」／公開・更新情報：2024-08-06／確認日：2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784814400751/

VAE・GAN・拡散モデルの違いを、学習するものから整理したい

編集部の整理 · 2026-09-15

生成物の見た目だけで各手法を比べると、データや計算条件の違いを見落とします。読む際には、入力、学習で小さくする誤差、生成時に必要な処理を同じ欄にまとめます。一つの題材を固定して違いを調べると、手法の性質と実装条件を混ぜずに説明できます。

以下は公開情報を踏まえた手順の提案です。当社による製品検証・受講・実読の結果ではありません。

1. 同じ題材と確認項目を決める：画像や短い系列などの題材を一つ選び、データ量、解像度、確認する性質をそろえます。利用するデータの条件も記録します。

2. 学習と生成の処理を分けて描く：各モデルについて、入力、推定するもの、損失、生成時の処理を一枚に整理します。名前が似ていても同じ手順と扱わないようにします。

3. 結果と実行条件を組にする：学習時間や生成例を保存する際は、機器、設定、乱数、失敗例も残します。見栄えのよい少数例だけで全体の品質を判断しません。

扱う生成手法が多いことは、すべてを同じ機器や時間で試せることを意味しません。書籍の2024年時点のAPIと現在の環境を照合します。本稿は目次・紹介の確認で、全編の実行評価ではありません。