画像生成 PyTorch + Diffusersでアニメキャラクター自動生成システムを実装・公開（後編）
実装の詳細解説とGitHub公開完全ガイド。技術的な課題の解決策、パフォーマンス測定結果、本番化のアーキテクチャを詳しく解説。
画像生成 
画像生成 Stable Diffusion + PyTorchでアニメキャラクター生成に挑戦！（前編）
**公開日**: 2026年2月18日 **著者**: Shion Shinzaki **GitHub**: (## 📚 学術的背景本プロジェクトの基礎となる重要な学術研究：### 主要参考論文1. **Denoising Diffusio...
実装詳細 大規模言語モデル【Transformer：実装詳細B-7】
推論最適化と実装上の工夫：Mixed Precision, Gradient Checkpointing, 数値安定性175Bパラメータのモデルを訓練するには、単純な実装では2.5TB以上のメモリが必要です。本記事では、このような超大規模モ...
実装詳細 大規模言語モデル【Transformer：実装詳細B-６】
Transformer進化系とスケーリング最適化：ALBERT, GQA, Flash Attentionの革新オリジナルのTransformer（2017年）から7年、多くの革新的な改良が積み重ねられてきました。本記事では、現代の大規模L...
実装詳細 大規模言語モデル【Transformer：実装詳細B-5】
残差接続と層正規化の詳細実装12層以上の深いTransformerを安定して訓練するには、残差接続（Skip Connection）と層正規化（Layer Normalization）が不可欠です。本記事では、これらの技術がなぜ必要で、どう...
実装詳細 大規模言語モデル【Transformer：実装詳細B-4】
FFNと活性化関数の実装：4倍拡張MLPと非線形変換の理論Transformerモデルのパラメータの66%はFFN層に集中しています。この一見シンプルな2層MLPが、なぜこれほど大きな役割を担うのか。本記事では、FFNの詳細構造と活性化関数...
実装詳細 大規模言語モデル【Transformer：実装詳細B-3】
Causal Maskingと並列学習：訓練と推論の効率化前回はMulti-Head Attentionの計算フローを学びました。今回は、テキスト生成に不可欠なCausal Maskの実装と、訓練・推論の違いを解説します。因果的マスク（Ca...
実装詳細 大規模言語モデル【Transformer：実装詳細B-2】
Multi-Head Attentionの詳細アルゴリズム：行列演算の完全追跡前回はEmbedding層の実装を学びました。今回は、Transformerの心臓部であるMulti-Head Attentionの計算フローを、行列形状とともに...
実装詳細 大規模言語モデル【Transformer：実装詳細B-1】
Embedding層と入出力形状の追跡：BPEからベクトル化までブログA（基礎理論）では、Transformerの全体構造を学びました。ここからは、各コンポーネントの実装詳細を深掘りしていきます。まずは、テキストをモデルが処理できる形式に変...
基礎理論 大規模言語モデル【Transformer：基礎理論A-6】
基礎用語集と確認問題：Transformerの理解度チェックこれまでの【Transformer:基礎理論 A-1〜A-5】で学んだ内容を、用語集と確認問題で復習しましょう。重要用語（20語）アーキテクチャ関連用語日本語簡潔な定義Langua...