该论文介绍了一种名为LDDGAN的潜隐去噪扩散生成对抗网络，使用预训练自编码器将图像压缩为紧凑的潜在空间，以提高推断速度和图像质量。实验结果显示，该模型在多个数据集上达到了最先进的运行速度，并在所有评估指标上都有显著改进。

本文提出了一种在预训练自编码器的潜在空间中应用流匹配的方法，以提高高分辨率图像合成的计算效率和可扩展性，并实现各种条件下的图像生成、修复和语义到图像的生成。经实验证明，该方法在各种数据集上均有效，并提供了理论控制。