Google Research、拡散モデルの創造性の起源を解説

拡散モデルの「創造性」は、ニューラルネットワークの学習過程で生じる「スコア平滑化（score smoothing）」に由来すると、Google Researchが説明する。学習データの間をつなぐ補間領域に新しいデータが生成される仕組みで、重み減衰（weight decay）が強いほど学習されたスコア関数は中間領域で滑らかになることを1次元の実験で示した。研究成果は ICLR 2026 で発表された論文「On the Interpolation Effect of Score Smoothing in Diffusion Models」にまとめられている。