Models de difusió latents
Els models de difusió latents (LDMs) són un enfocament generatiu introduït per Rombach et al. el 2022 que realitza el procés de difusió en un espai latent comprimit en lloc de l'espai de píxels, permetent una síntesi d'imatges d'alta resolució eficient. En comprimir imatges en una representació latent de baixa dimensió utilitzant un autoencoder variacional, la difusió esdevé computacionalment tractable mentre es manté la qualitat visual.
Llegeix el mètode complet
Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Fonts
- 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 ↗
Com citar aquesta pàgina
ScholarGate. (2026, June 3). High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models. ScholarGate. https://scholargate.app/ca/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 (Detection Transformer)Aprenentatge profund↔ compare
- GraphRAGAprenentatge profund↔ compare
- Autoencoders emmascaratsAprenentatge profund↔ compare
- Model de Segmentació de TotAprenentatge profund↔ compare
Citat per
Has vist cap problema en aquesta pàgina? Informa'n o suggereix una correcció →