LDM attention

LDM是指Latent Diffusion Model，是一种用于图像生成的扩散模型。它与传统的扩散模型不同的地方在于，LDM将扩散过程从像素空间转移到了隐空间，这样可以大大降低参数数量，提高模型的训练效率和推理效率。

LDM在生成过程中使用了attention机制，这是一种能够给予模型更多语义信息的方法。具体来说，在LDM中，由于Unet解码器的中间层包含了丰富的信息，因此可以提取出高层次的语义信息。这些中间层的激活可以作为图像表示，用于密集预测任务。通过使用LDM提取特征，并研究这些特征所捕获到的语义信息，可以更好地适用于下游任务。

总的来说，LDM是一种使用扩散模型和注意力机制的图像生成方法，通过在隐空间中进行扩散，可以提高模型的训练效率和推理效率，并通过注意力机制提取高层次的语义信息，用于下游任务。 <span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>