방법 증거 기록
Latent Diffusion Models
Latent Diffusion Models (LDMs) are a generative approach introduced by Rombach et al. in 2022 that performs the diffusion process in a compressed latent space rather than pixel space, enabling efficient high-resolution image synthesis. By compressing images into a low-dimensional latent representation using a variational autoencoder, diffusion becomes computationally tractable while maintaining visual quality.
원본 기록
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High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models
분류학적 방법 기록 · ml-model / deep-learning
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