stable diffusion和ldm

### Stable Diffusion 和 Latent Diffusion Model 的对比

#### 定义与工作原理

稳定扩散模型（Stable Diffusion, SD）是一种用于生成高分辨率图像的人工智能技术。该方法通过在低维潜在空间中执行扩散过程来实现高效的图像合成[^4]。

潜在扩散模型（Latent Diffusion Model, LDM），则专注于利用预训练的自动编码器将输入数据映射到较低维度的空间，在这个压缩后的表示上应用噪声注入和去除的过程，从而提高了计算效率并减少了所需的资源消耗[^3]。

import torch.nn as nn

class Autoencoder(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Autoencoder, self).__init__()
        
        # Encoder layers...
    
    def forward(self, x):
        encoded = self.encoder(x)
        decoded = self.decoder(encoded)
        return decoded

#### 计算效率比较

由于LDM的操作发生在降维之后的数据集上，因此相比于直接作用于像素级别的传统扩散模型，其能够显著降低运算复杂度，并允许处理更大尺寸或更高质量的画面输出。

对于SD而言，虽然同样采用了类似的机制，但在实际应用场景下可能还会涉及到额外的技术细节优化以确保稳定性以及更好的视觉效果[^1]。

#### 应用场景差异

当面对大规模图像生成任务时，尤其是那些需要实时反馈或者硬件加速支持不足的情况下，采用LDM会是一个更为明智的选择。而对于追求极致画质而不惜代价的应用，则可以考虑使用经过充分调优版本的SD方案[^2]。