LDMとは潜在拡散モデルと呼ばれる機械学習における生成モデルの一種です。画像などの高次元データを直接処理する代わりに、自己符号化器を用いて情報を圧縮し、低次元の潜在空間へ変換してから拡散過程のモデリングと生成処理を行います。この手法により、膨大な計算資源を必要とする高解像度の画像生成を効率的に実現できます。従来の画素空間を直接操作するモデルと比較して、計算コストの大幅な削減と高い生成品質を両立している点が定義上の大きな特徴です。現代の生成AI分野において非常に重要な基盤技術であり、画像合成をはじめとする多様な分野で活用が進められており、現在も技術的な発展が続いています。