Latent Diffusion Models
Latent Diffusion Models (LDMs) হলো একটি জেনারেটিভ পদ্ধতি যা ২০২২ সালে Rombach et al. কর্তৃক প্রবর্তিত হয়েছে। এটি পিক্সেল স্পেসের পরিবর্তে একটি সংকুচিত ল্যাটেন্ট স্পেসে ডিফিউশন প্রক্রিয়া সম্পাদন করে, যা উচ্চ-রেজোলিউশনের ছবি সংশ্লেষণকে কার্যকর করে তোলে। একটি ভ্যারিয়েশনাল অটোএনকোডার ব্যবহার করে ছবিগুলিকে একটি নিম্ন-মাত্রিক ল্যাটেন্ট উপস্থাপনায় সংকুচিত করার মাধ্যমে, ডিফিউশন কম্পিউটেশনালি পরিচালনাযোগ্য হয়ে ওঠে এবং একই সাথে ভিজ্যুয়াল গুণমান বজায় রাখে।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
উৎস
- Rombach, R., Blattmann, A., Lorenz, D., Esser, P., & Ommer, B. (2022). High-resolution image synthesis with latent diffusion models. In Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (pp. 10684-10695). DOI: 10.1109/CVPR52688.2022.01042 ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 3). High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models. ScholarGate. https://scholargate.app/bn/deep-learning/latent-diffusion-models
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- DETR (ডিটেকশন ট্রান্সফরমার)গভীর শিখন↔ compare
- GraphRAGগভীর শিখন↔ compare
- মাস্কড অটোএনকোডারগভীর শিখন↔ compare
- সেগমেন্ট এনিথিং মডেলগভীর শিখন↔ compare
যেখানে উদ্ধৃত
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →