インフォメーション
母語が日本語じゃないので、変な日本語で論文をまとめる予定です。

モチベーション

計算資源の節約：
1.Diffusion Models(DMs)を訓練するために、数百GPU日が必要。
生成するために、50kサンプル　大体5日間A100GPUが必要。
→ピクセル空間の代わりに、潜在空間を利用する。

2.条件付き（text or bounding boxes）生成：
By introducing cross-attention layers into the model architecture.
※実はDiffusion Modelを訓練するために膨大なデータが必要です。これについて、本論文が特に注目してないようです。

Method

一見怖いかもしれないが、少しずつ見ていこう。
1.まずは画像xをEncoder εに入れ、潜在空間Z（Latent space）に転換する。

ここのEncoder、DecoderがGANの思想で作ったものです（GANの生成部分）。
だたし、損失関数がトリックです。
考慮すべき項目として、元画像がちゃんと復元したのか（MSE（元の画像,生成したの画像）論文でLrecと書いている項）、
潜在空間がnormal distributionに近づいたのか（KL（Latent,normal distribution）論文でLregと書いている項）、
識別器の性能（logDψ（x）,-log[Dψ（D(ε（x）)）]論文でLadvと書いている項）からなる。

2.次に、Latent Spaceで表現した画像xの行列を普通に訓練する（DM）。
3.Decoderに入れて、Pixel Spaceに戻す。
4.条件付きがcross attentionで実現した。注意すべきな部分をDMに伝達する。

英語大丈夫あれば、ここの動画をおすすめ！