LDM是前端时间爆火的图像生成算法 Stable Diffusion 以及最新备受关注的视频生成模型 Sora 最核心的理论基础之一。 在 DDPM [2] 的这篇文章中，我们介绍到DDPM是一个基于马尔可夫链的算法，它通过对一个随机噪声进行逐步去噪来实现了图像生成任务。 DDPM等算法是直接在图像像素空间中进行操作，并且因为DDPM的链式特性，这造成了它的训练和推理都是非常消耗资源的。 为了提升扩散模型的生成效率，LDM提出了将扩散空间从图像空间转移到潜空间（Latent …

2021年12月20日 · Our latent diffusion models (LDMs) achieve a new state of the art for image inpainting and highly competitive performance on various tasks, including unconditional image generation, semantic scene synthesis, and super-resolution, while significantly reducing computational requirements compared to pixel-based DMs.

本文是对 Jonathan Ho 等人于 2020 年发表的论文《Denoising Diffusion Probabilistic Models》的总结。 这篇论文提出了一种新的生成模型 DDPM，在图像生成任务上取得了优异的效果，样本质量甚至超过了当时最好的 GAN 模型。

2020年2月28日 · The International conference "Low-dimensional materials: theory, modeling, experiment" will be held in Dubna, Moscow Region, Russia, on June 29 - July 03, 2020. The conference will cover the wide range of nanoscale phenomena in low-dimensional materials. The presentation will include oral talks and poster sessions. Working language is English.

Latent Diffusion Models（潜在扩散模型，简称LDM）是一种高效的生成模型，通过在潜在空间中进行扩散过程，实现高质量的数据生成。相比于传统的扩散模型，LDM利用预训练的潜在空间编码器，将高维数据映射到低维潜在空间，从而大幅降低计算成本，提高生成效率 ...

2024年3月31日 · Latent Diffusion Models（潜在扩散模型，LDM）通过在一个潜在表示空间中迭代“去噪”数据来生成图像，然后将表示结果解码为完整的图像，让文图生成能够在消费级GPU上，在10秒级别时间生成图片，大大降低了落地门槛，也带来了文图生成领域的大火。

2020年10月5日 · We picked up today where we left off last time, looking at what primary constructors should generate in record struct s. We have 2 general axes to debate: whether we should generate mutable or immutable members, and whether those members should be properties or fields.

2023年12月16日 · 本文提出潜在扩散模型（ldm），将扩散模型应用于预训练自编码器的潜在空间，通过引入交叉注意层，使其成为强大灵活的生成器。ldm在多种图像合成任务中取得先进分数，显著降低计算和推理成本，还设计了通用条件反射机制实现多模态训练。

官方提供了bsr任务的预训练模型，并提供了 colab notebook 版本，可以直接进去按顺序执行代码块： 可以接受任意分辨率大于128的输入，如果想在本地跑，跟着上面的改就行了，需要代码可以评论或者私聊. 关键代码解释： 1、入口.

The LDM package implements the Linear Decomposition Model (Hu and Satten 2020), which provides a single analysis path that includes global tests of any effect of the microbiome, tests of the effects of individual OTUs (operational taxonomic units) or ASVs (amplicon sequence variants) while accounting for multiple testing by controlling the ...