Computex Taipei 2024のオープニングキーノートにて、Stability AI 共同CEOの Christian Laforte氏(@chrlaf) がStable Diffusion 3 Medium を6月12日にオープンリリースすると発表しました。

＜Stability AIの公式メールニュースからの翻訳＞

「Stable Diffusion 3 Medium」が登場します！6月12日（水）より、Hugging Faceでweights をダウンロードできるようになります。SD3 Mediumは、20億のパラメータを持つSD3モデルで、これまでのモデルが苦手としていた分野で特に優れた性能を発揮するように設計されています。主な特徴は以下の通りです：
フォトリアリズム： 手や顔によく見られるアーチファクトを克服し、複雑なワークフローを必要とせずに高品質の画像を提供します。
タイポグラフィ： タイポグラフィにおいて強固な結果を達成し、大規模な最新モデルを凌駕します。
パフォーマンス： 最適化されたサイズと効率性により、コンシューマー・システムとエンタープライズ・ワークロードの両方に最適です。
ファインチューニング： 小さなデータセットから微妙なディテールを吸収できるため、カスタマイズや創造性に最適です。
SD3 Mediumのweightsとコードは、非商用目的にのみご利用いただけます。Stable Diffusion 3の商用利用を目的としたセルフホスティングライセンスのご相談は、以下のフォームにご記入ください。弊社のチームがすぐにご連絡いたします。

Sign Up to the Stable Diffusion 3 Weights List

追伸：それまで待てないという方は、当社のフレンドリーなチャットボットStable Assistant、DiscordのStable Artisan、またはAPIから、当社の最も高性能なテキスト画像変換モデルの3日間無料トライアルにアクセスできます。
Stable LM2 12B は、Stable Assistant を強力にサポートします。Stable Assistant は、当社の最も先進的な言語モデルであり、その強力なテキスト生成機能でコンテンツを強化します。 
Stable Artisanは、Discordエコシステム内のStability AI Platform API上の製品を利用する、楽しいマルチモーダル生成AI Discordボットです。このボットは、Stable Diffusion Discordサーバーにアクセスして、他のコミュニティと一緒に画像を生成・編集することができます。
＜公式発信ここまで＞

「weightsの公開」にはどんな意味があるのか

つまり、「weightsをダウンロードできるようになる」というということの意味は、「AIモデルをダウンロードできるようになる」というとして理解してよいと考えます。
ただしリリースに記載のある通り、AIモデルをダウンロードして使用できるのは非商用目的であり、商用利用する場合は要相談となる点には注意が必要です。

画像生成AI解説用語集

📖用語「weights」

「weights」とは「AIモデル」にあたります。
#SD黄色本 「画像生成AI Stable Diffusionスタートガイド」p.27の解説によると……
「コンピューターの中では、「ノード」と呼ばれる単位がニューロンの役割をしていて、これらが「重み」(weights)でつながっており、「バイアス」(bias)は入力が0の時、出力にどれだけ値を上乗せするかを意味します。この大量の「重みとバイアス」のセットこそがそのネットワークの「モデル」であり、この調整を入力刺激と出力結果を評価していくことでモデルを学習させることになります。」
機械学習における「weights & biases」はモデルの学習結果そのものであり、Stable Diffusion以降のAI画像生成AIにおいては safetensorsファイルのことを意味する事が多いでしょう。
なお英語的には「weights」であって「weight」ではないのでAICU media編集部ではカタカナで「ウェイト」と表記することは限定的とします。

📖用語「アーチファクト」artifacts 

アーチファクト（artifacts）という語は、ラテン語で「人工物」を表すars、artisと「作られたもの」を表すfactumの組み合わせで「人工的に作られたもの」を意味します。人為的または技術的な影響によって発生する産物または現象を指します。画像生成AIにおいては「自然物」に対して「人造物」と解釈することができます。

📖用語「セルフホスティング」self-hosting

AIモデル提供企業自身による演算基盤や環境をAPI経由で提供するのではなく、weightsをオープンに配布し、ダウンロードして独自の演算環境やアプリケーション、ツールやAPIサーバーに実装して利用すること。ブラックボックス化や長期サポートが保証されないモデル提供企業のAPI経由に対して、内部動作の透明化や最適化、コミュニティのサポートなどの利点がある。