Latent Space
Espacio latente
En una frase
Latent Space: el espacio de representaciones internas y comprimidas que un modelo aprende para describir sus datos.
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Explícamelo fácil
Un modelo no guarda imágenes o textos tal cual: los traduce a un «idioma interno» más compacto donde lo importante queda y lo irrelevante se descarta. Ese idioma interno es el espacio latente.
En generación de imágenes, moverse suavemente por el espacio latente produce transiciones suaves entre imágenes: de un rostro sonriente a uno serio, por ejemplo.
Nivel técnico
Profundizando
«Latente» significa oculto: variables no observadas directamente que explican los datos. En autoencoders, el espacio latente es la salida del codificador; en Latent Diffusion, la difusión ocurre en ese espacio comprimido en vez de en píxeles; en LLMs, las activaciones de las capas ocultas forman un espacio latente que la interpretabilidad intenta descifrar. El Embedding Space es un caso particular.
¿Por qué importa?
Es donde ocurre el «pensamiento» del modelo y donde operan muchas técnicas de generación e interpretabilidad.
¿Dónde se utiliza?
- Generación de imágenes
- Compresión
- Interpretabilidad
- Edición de imágenes
Antes de aprender esto
Si alguno te resulta nuevo, empieza por ahí.
Continúa aprendiendo
- Latent DiffusionUn modelo de difusión que trabaja en un espacio comprimido de la imagen en lugar de en sus píxeles, lo que lo hace mucho más eficiente.
- Latent ReasoningEnfoques en los que un modelo razona en sus representaciones internas (vectores) en lugar de, o además de, escribir su razonamiento como texto.
Conceptos relacionados
Aparece en la ruta Cómo genera imágenes una IA.