扩散模型不必死守像素空间，latent space 同样可以成为高质量生成的主战场。这篇论文提出了 LDM 框架，用“自编码器压缩 + 潜空间扩散 + 条件交叉注意力”三步，把高质量扩散生成从昂贵的像素空间迁移到更高效的 latent space 中，在图像生成、文生图、超分和修复等多个任务上都取得了非常强的效果。

本文为作者根据近期科研情况选取，如有推荐，在评论区回复即可。基于自适应残差引导子空间扩散模型的自学习高光谱与多光谱图像融合期刊：Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)年份：2025关键词：高光谱与多光谱图像融合，扩散模型创新点：1.提出一种。