已验证65% 置信事实精确时间
潜空间扩散架构使用变分自编码器（VAE）将图像压缩到低维潜空间，在压缩空间中执行加噪去噪，是Stable Diffusion名称的由来
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来源数
65%
置信度
长期有效
时效性
2026/9/1
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证图生视频中条件图像通常通过VAE编码为潜空间表示，然后与噪声序列拼接或通过交叉注意力注入生成过程74% 相似待验证在Midjourney所使用的扩散模型架构中，图像先在压缩的低维潜空间中完成逐步去噪，再通过解码器还原为完整图像72% 相似待验证Stable Diffusion系列使用的图像VAE将512×512图像压缩为64×64的潜表示70% 相似待验证潜在扩散模型将图像生成从像素空间转移到压缩后的潜在空间进行，包含编码器压缩图像、U-Net在潜在空间执行迭代去噪、解码器还原为像素图像三个关键组件69% 相似待验证Stable Diffusion基于Latent Diffusion（潜空间扩散）架构，将计算从像素空间转移到压缩后的潜空间，使得消费级GPU也能运行高质量图像生成67% 相似
引用此条事实
Stable URI
https://kongchang.com/claim/837412API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/837412MCP
get_claim(id=837412)