拡散モデルを学びたいと思っても、数理を追う本と実装を動かして学ぶ本のどちらを選ぶか迷いますよね。
本によって、確率過程の解説や拡散モデルの理論から、画像生成AIの実装まで学べる内容が異なります。
今回は、理論を扱う本からハンズオン中心の本まで、拡散モデルを学べる5冊を紹介します。
おすすめ商品の早見表
| 商品名 | 主な学習内容 | ページ数 | 参考価格 |
|---|---|---|---|
 拡散モデル データ生成技術の数理 | 拡散モデルの数理と課題。応用が期待される分野として画像・動画・音声・化合物の生成を挙げる | 148頁 | 3,520円（2026-11-03時点） |
 機械学習のための確率過程入門（増補改訂版） | 確率過程、確率微分方程式、ベイズモデル、拡散モデル | 216頁 | 3,450円（2026-11-03時点） |
 ゼロから作るDeep Learning ❺ ―生成モデル編 | 拡散モデルの理論・実装・応用。Stable Diffusionのような画像生成AIの実装 | 336頁 | 3,960円（2026-11-03時点） |
 直感 生成AI ―ハンズオンで動かして学ぶ拡散モデル入門 | 拡散モデルのハンズオン。事前訓練済みモデルとオープンソースライブラリを活用 | 416頁 | 4,840円（2026-11-03時点） |
| Deep Generative Modeling | Score-Based Generative Modelsの章を収録 | 前付XXIII頁、本文313頁 | — |
拡散モデル データ生成技術の数理
拡散モデルの数理や課題を学びたい人には、『拡散モデル データ生成技術の数理』がおすすめです。テキストに対応する画像生成を扱い、拡散モデルの応用例として画像・動画・音声・化合物の生成も挙げています。
機械学習のための確率過程入門（増補改訂版）
機械学習で使われる確率過程を数理から学びたい理工系・情報系の学部上級生から博士前期課程の大学院生には、この本がおすすめです。機械学習の最新成果を理解するうえで必要と思われる内容に絞り、確率積分や確率微分方程式からベイズモデル、拡散モデルまで扱っています。関連する研究開発や実験データ解析に携わる研究者も、対象読者として想定されています。
ゼロから作るDeep Learning ❺ ―生成モデル編
拡散モデルの理論に加え、実装を通じて画像生成AIまで学びたい人には、『ゼロから作るDeep Learning ❺ ―生成モデル編』がおすすめです。正規分布から拡散モデルへと進み、理論・実装・応用を段階的に扱います。最後にはStable Diffusionのような画像生成AIを完成させる内容で、関連するサンプルコードも掲載されています。
直感 生成AI ―ハンズオンで動かして学ぶ拡散モデル入門
拡散モデルを手を動かしながら学びたい人には、『直感 生成AI ―ハンズオンで動かして学ぶ拡散モデル入門』がおすすめです。専門知識がなくても学べる内容で、事前訓練済みモデルとオープンソースライブラリを活用します。複雑な理論や高度な数学には深入りせず、段階を追って実装し、最後にはStable Diffusionのような画像生成AIを完成させます。
Deep Generative Modeling
スコアベース生成モデルを学びたい学生・技術者・研究者には、『Deep Generative Modeling』がおすすめです。この本は、学部レベルの微積分・線形代数・確率論に加えて、機械学習・深層学習と、PythonおよびPyTorch（または他の深層学習ライブラリ）でのプログラミングの基礎知識を持つ読者を想定しています。
学びたい内容に合わせた選び方
- 拡散モデルを数理や確率過程から学びたい人
- 理論を学びながら画像生成AIの実装まで取り組みたい人
- ハンズオンで拡散モデルを動かし、画像生成AIを実装したい人
- 数学・機械学習・プログラミングの基礎知識を持ち、スコアベース生成モデルを学びたい人
Amazon の PC をスコア化してみた
Amazonにある8〜14インチの小型WindowsタブレットやノートPCを、スペック別にスコア化して比較・ランキング。
