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MITとGoogleの研究者らが共同で開発したStableRepは、AI生成画像を用いて、詳細かつ効率的なAI画像モデルを学習させる技術です。多正則化コントラスト学習法を採用し、数百万枚のラベル付き合成画像で学習することで、ImageNet分類において顕著な成果を上げています。一方で、StableRepは画像生成速度が遅い、意味的な不一致が発生する、基盤モデルには実データでの事前学習が必要といった課題も抱えています。この技術はGitHubでオープンソースとして公開されています。