latent diffusion 与stable diffusion的区别

latent diffusion 和 stable diffusion 都是扩散模型在生成图像时的应用，但它们之间存在一些关键区别。

Latent Diffusion (隐式扩散) 是一种基于潜在空间的扩散模型，它通常是在像VAE（变分自编码器）或GANs（生成对抗网络）等先验模型的基础上构建的。这类模型将输入图像分解成一系列随机噪声步骤，并逐步恢复原始图像。隐式扩散模型通过优化潜在向量来控制图像生成过程，比如DALL-E、GLIDE等。

Stable Diffusion, 又称作稳定扩散模型，更侧重于指代Facebook AI研究团队OpenAI发布的最新版本的Diffusion Models，其特点是采用了更高效的训练策略和架构设计，旨在提供更快的推理速度同时保持高质量的图像生成能力。相比早期版本，它在控制性和性能上有所提升，能够处理更多的自然语言指导，如InstructGPT与DALLE-2的关系相似。

简单来说，latent diffusion 更偏重于潜在空间的探索和图像的逐步重建，而 stable diffusion 是这一技术的一个更新迭代，可能包括更好的性能和用户交互体验。