latent diffusion

潜在扩散（latent diffusion）是一种统计建模方法，用于对数据进行生成和插值。它通过学习一个潜在空间的分布，从而能够生成新的样本或者在已有样本之间进行插值。

在潜在扩散中，首先需要将数据映射到一个低维的潜在空间中。这可以通过使用一种自编码器（autoencoder）或者变分自编码器（variational autoencoder）等方法来实现。一旦数据被映射到潜在空间，就可以对其进行采样，从而生成新的样本。

潜在扩散的一个主要优势是它能够在潜在空间中进行插值操作。通过在两个潜在向量之间进行线性插值，可以生成介于这两个样本之间的新样本。这使得潜在扩散成为一种强大的生成模型，可以用于生成图像、音频、文本等多种类型的数据。

需要注意的是，潜在扩散是一种非监督学习方法，它不需要标注的样本。它通过学习数据的分布特征来进行建模，并生成新的样本。