Stable Diffusion / LDM — High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models
以前的扩散模型（如 DDPM）直接在「像素世界」里反复擦噪点画图——一张 512×512 的图有 78 万个像素，每一步去噪都要在这么大的画布上算一遍，训练动辄几百张 GPU 卡跑上几周。本文（潜在扩散 LDM，也就是后来的 Stable Diffusion）的核心招数是：先把图压缩到一个小很多的「缩略草稿世界」里再画。
DDPM — Denoising Diffusion Probabilistic Models
想象一个「倒放」游戏：先把一张清晰照片一帧帧泼上雪花噪点，直到变成满屏的电视雪花；DDPM 要训练 AI 学会把这个过程倒着放——从纯雪花开始，一步步擦掉噪点，最后还原出一张全新的、以前没见过的照片。
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