潜在扩散模型（Latent Diffusion Models，简称LDM）是一种先进的图像生成技术，它通过将高维数据映射到低维潜在空间，并在该空间中进行扩散过程来实现图像生成。LDM的核心思想是利用自动编码器将原始图像压缩到一个较小的潜在表示空间，然后在这个潜在空间上进行扩散模型的训练和推理，从而显著降低计算复杂度。
LDM在多个领域展现了其优越性，包括图像生成、超分辨率、修复和条件合成等任务。它不仅提高了生成图像的质量，还保持了较高的灵活性和效率。此外，LDM还被应用于文本到图像的合成任务中，通过结合自然语言处理技术，可以生成高质量的图像。
LDM的一个显著优势是其训练和采样效率的提升。通过预训练的自动编码器，LDM可以在有限的计算资源下进行高效训练，同时保持高质量的输出。这种两阶段的方法不仅减少了计算需求，还使得LDM在处理高分辨率图像时表现出色。
LDM是一种通过在潜在空间中进行扩散过程来生成高质量图像的模型，它在图像生成领域具有广泛的应用前景，并且在多个任务中展现了卓越的性能
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