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논문이 제시한 모델의 대략적인 설명은 아래와 같다. 💡 DM을 pixel space 가 아닌 pretrained autoencoders 의 latent space 에 적용 + cross-attention layers 도입 → latent diffusion models [LDMs] 제안 한마디로 기존 Diffusion Model 에 latent space 와 conditioning 을 적용해서 더 좋은 성능의 Diffusion Model 모델을 생성했다.. 뭐 이런 말임 여기서 cross-attention은 conditioning 기능을 더 잘 수행하기 위한 부수적인 조건이고, 결론적으로는 latent space 와 conditioning 을 적용한 Diffusion Model 이라고 생각하면 되는 듯하다..