Nội suy không gian tiềm ẩn là phương pháp tạo ra hình ảnh hoặc khung hình video trung gian bằng cách kết nối trơn tru hai điểm trong không gian tiềm ẩn của thế hệ AI.
Nội suy không gian tiềm ẩn là một công nghệ di chuyển trơn tru về mặt toán học giữa hai điểm (hoặc hai sản phẩm) trong không gian tiềm ẩn được học bằng mô hình khuếch tán hoặc GAN và liên tục tạo ra các trạng thái trung gian. Nó được cho là được áp dụng rộng rãi để biến hình hình ảnh, nội suy khung hình video, hoạt hình thay đổi biểu cảm khuôn mặt của nhân vật, v.v. Không giống như phép nội suy pixel đơn giản, phép nội suy trên không gian tiềm ẩn được đặc trưng bởi thực tế là nó có xu hướng tạo ra những thay đổi tự nhiên về mặt ngữ nghĩa. Trong hoạt động thực tế kể từ năm 2026, việc tăng số bước nội suy sẽ mang lại kết quả mượt mà hơn, nhưng chi phí tạo và thời gian xử lý sẽ tăng tương ứng, do đó, thông lệ là kiểm tra giai đoạn xem trước với số bước nhỏ và chỉ tạo lại đầu ra cuối cùng với số bước cao. Người ta cũng biết rằng việc thực hiện phép nội suy tuyến tính đơn giản mà không sử dụng phép nội suy tuyến tính hình cầu (Slerp) có nhược điểm là chất lượng hình ảnh có xu hướng xấu đi ở các khung hình trung gian, vì vậy khi chọn một công cụ, việc nó có hỗ trợ Slerp hay không là một trong những yếu tố ảnh hưởng đến giá cả thị trường.