Machine learningDeep Learning, Generative Models

Модели латентной диффузии

Модели латентной диффузии (LDM) — это генеративный подход, представленный Ромбахом и др. в 2022 году, который выполняет диффузионный процесс в сжатом латентном пространстве, а не в пиксельном пространстве, что обеспечивает эффективный синтез изображений высокого разрешения. Сжимая изображения в низкоразмерное латентное представление с помощью вариационного автокодировщика, диффузия становится вычислительно осуществимой при сохранении визуального качества.

Открыть в MethodMindСкороВидеоСкороDownload slides

Читать метод полностью

Только для участников

Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.

Войти

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Источники

  1. 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

Как цитировать эту страницу

ScholarGate. (2026, June 3). High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/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.

Compare side by side

Упоминается в

ScholarGateLatent Diffusion Models (High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models). Получено 2026-06-15 из https://scholargate.app/ru/deep-learning/latent-diffusion-models · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026