Mô hình khuếch tán tiềm ẩn là một phương pháp mô hình khuếch tán tạo ra hình ảnh ở tốc độ cao bằng cách loại bỏ nhiễu liên tục trên một không gian tiềm ẩn được nén thay vì trên chính hình ảnh.
Mô hình khuếch tán tiềm ẩn là công nghệ cốt lõi của AI tạo hình ảnh được sử dụng trong Stable Diffusion, v.v. và có đặc điểm là giảm đáng kể chi phí tính toán bằng cách thực hiện khuếch tán và loại bỏ nhiễu trên không gian tiềm ẩn được nén bởi bộ mã hóa tự động thay vì không gian pixel. So với các mô hình khuếch tán thông thường xử lý từng pixel, ưu điểm trong hoạt động thực tế là hình ảnh có cùng chất lượng có thể được tạo ra bằng cách sử dụng ít bộ nhớ và thời gian GPU hơn. Mặt khác, người ta đã chỉ ra rằng một cạm bẫy trong lĩnh vực này là các chi tiết đẹp có xu hướng bị mất trong quá trình nén và phục hồi (giải mã) vào không gian tiềm ẩn, điều này có xu hướng gây ra vấn đề về khả năng tái tạo các chữ cái, ngón tay và các mẫu phức tạp. Kể từ năm 2026, các dịch vụ trả tiền theo nhu cầu sử dụng qua API và tự lưu trữ bằng GPU nội bộ sẽ cùng tồn tại và trong khi việc sử dụng API có lợi hơn về mặt chi phí trong khi số lượng thẻ được tạo ra ít thì tự lưu trữ có xu hướng rẻ hơn về mặt giá trị thị trường khi số lượng thẻ được tạo ra mỗi tháng vượt quá hàng chục nghìn. Khi lựa chọn công cụ, mô hình được áp dụng có xu hướng được phân chia tùy thuộc vào việc ưu tiên độ chính xác chi tiết hay tốc độ/chi phí tạo ra.