Latens diffúziós modellek
A latens diffúziós modellek (LDM-ek) egy generatív megközelítés, amelyet Rombach és mtsai vezettek be 2022-ben. Ezek a modellek a diffúziós folyamatot egy tömörített latens térben hajtják végre, nem pedig pixeltérben, ami lehetővé teszi a hatékony, nagy felbontású képszintézist. A képek variációs autoenkóderrel történő alacsony dimenziós latens reprezentációba tömörítésével a diffúzió számításilag kezelhetővé válik, miközben megőrzi a vizuális minőséget.
A teljes módszer elolvasása
Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Források
- 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 ↗
Hogyan hivatkozzon erre az oldalra
ScholarGate. (2026, June 3). High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models. ScholarGate. https://scholargate.app/hu/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)Mélytanulás↔ compare
- GraphRAGMélytanulás↔ compare
- Maszkolt AutoenkóderekMélytanulás↔ compare
- Segment Anything ModelMélytanulás↔ compare
Hivatkozik rá
Hibát talált ezen az oldalon? Jelentse, vagy javasoljon javítást →