潜在扩散模型（Latent Diffusion Models，简称LDM）是一种生成式人工智能模型，它通过在低维潜在空间中执行扩散过程来高效生成高质量数据样本，如图像或文本。具体而言，该模型首先使用编码器将输入数据压缩到潜在表示中，然后在这个表示上应用扩散机制——逐步添加噪声并训练神经网络学习逆向去噪过程，从而能够合成多样且逼真的新数据。
在AI产品开发实际落地中，潜在扩散模型因其计算效率和高生成质量而被广泛应用于创意工具和内容生成系统，例如在图像生成产品如Stable Diffusion中，产品经理可借此实现快速原型设计、个性化内容推荐或用户交互式创作，显著提升产品创新速度和用户体验。
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