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.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Источники
- 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.
- DETR (Detection Transformer)Глубокое обучение↔ compare
- GraphRAGГлубокое обучение↔ compare
- Маскированные автокодировщикиГлубокое обучение↔ compare
- Сегментационная модель «Сегментируй всё»Глубокое обучение↔ compare
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →