Machine learningDeep Learning, Generative Models
מודלי דיפוזיה סמויים (Latent Diffusion Models, LDMs)
מודלי דיפוזיה סמויים (LDMs) הם גישה גנרטיבית שהוצגה על ידי Rombach et al. בשנת 2022, והיא מבצעת את תהליך הדיפוזיה במרחב סמוי דחוס במקום במרחב הפיקסלים, מה שמאפשר סינתזת תמונות יעילה ברזולוציה גבוהה. על ידי דחיסת תמונות לייצוג סמוי בעל ממד נמוך באמצעות מקודד אוטומטי וריאציוני, הדיפוזיה הופכת לבת-ביצוע חישובית תוך שמירה על איכות ויזואלית.
קראו את השיטה במלואה
לחברים בלבד
התחברותהתחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
מקורות
- 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 ↗
איך לצטט עמוד זה
ScholarGate. (2026, June 3). High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models. ScholarGate. https://scholargate.app/he/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)למידה עמוקה↔ compare
- GraphRAGלמידה עמוקה↔ compare
- מקודדים אוטומטיים ממוסכיםלמידה עמוקה↔ compare
- Segment Anything Modelלמידה עמוקה↔ compare