ConceptLatent Space / 潜在空间
潜空间
扩散模型等深度学习架构中的高维实数向量空间，所有学习到的视觉概念编码于此，风格融合通过向量线性插值或加权叠加实现，具有语义线性性
Core Facts
Timeline (last 90 days)
Sep 12
当代扩散模型在生成过程的每一步同时考虑风格和内容约束，从潜空间直接生成风格与内容统一的图像，而非先生成内容再贴上风格
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Sep 8
Style Reference本质上是在潜空间中进行风格向量的迁移，能够捕捉到文字难以精确描述的微妙美学特质
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Sep 5
扩散模型在生成简化几何形状时的可控性远高于复杂有机纹理，因为几何形状在模型的潜空间中占据更紧凑、更可预测的区域
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Aug 26
潜空间指深度学习中输入数据经神经网络编码层处理后被映射到的高维连续向量空间，语义相近的概念在该空间中几何距离更接近
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