我们对随机种子在扩散推断期间的影响进行了大规模的科学研究，并发现种子对生成的图像具有显著影响。我们进一步研究了种子对可解释的视觉维度的影响，并展示了通过使用这些优质的种子进行改进的图像生成，例如高保真推断和多样化采样。本研究突出了选择良好的种子的重要性，并为图像生成提供了实际效用。

May, 2024

该研究提出了一种新的基于 Textual Inversion 的图像合成流程，利用生成的图像填充 real-world 数据不平衡情况，该方法在长尾识别方面取得了最先进的结果。

Jun, 2023

基于稀疏嵌入和 K-NN 方法，我们提出了一种基于预训练的稳定扩散模型的图像增强方法，以解决图像生成中的数据不平衡问题。

May, 2024

通过使用图像转图像的方法、以及预训练的文本到图像扩散模型将其参数化，解决了数据扩增过程中具有高级语义标注的动物种类等属性缺乏多样性的问题，并在少样本情境和杂草识别任务中得到实际应用。

Feb, 2023

通过 prompt 学习，我们提出了一种学习扩散模型适当文本描述的框架，通过利用预训练扩散模型导出的质量指导和语义指导，我们的方法可以有效地学习提示，从而提高输入文本和生成图像之间的匹配。通过广泛的实验和分析，验证了所提方法的有效性。

Jan, 2024

本文提出了一种在仅有图像数据集的情况下预训练文本到图像生成模型的新方法，通过检索和优化过程综合生成伪文本特征，可以灵活应用于各种情境和模型，并在实验中表现出显著的效果，GAN 模型在完全监督的情况下得到了 6.78 的 FID，是 GAN 最新的 SoTA 结果。

Oct, 2022

本文提出一种新的插值方法和质心评估技术，定义了一种新的非欧几里得度量，基于范数先验来插值 Seed。实验表明，这种新的技术显著提高了图像生成的稀有概念和少量数据学习性能。

Jun, 2023

本文介绍了基于文本和图像结合模型的生成分类方法，利用如 Stable Diffusion 的扩展图像扩散模型提供的在不需要额外训练的条件概率密度估计，实现了零样本分类，并证明其能够在多种基准测试上获得强大的结果及优于竞争方法的效果，同时还发现与对比差异对比性方法相比，扩散方法在多模式关系推理方面具有更强的能力，并且即使在弱增强和没有正则化的情况下，基于图像的扩散模型也能取得与训练于同一数据集的 SOTA 判别分类器相近的性能。

Mar, 2023

提出了一种新的 text-to-image 模型的个性化方法，该方法能够通过少量输入的图像，fine-tune 预训练的 text-to-image 模型，使其能够将唯一标识符绑定到特定主题上，并能够综合场景、姿态、观点和光照中出现的主题的新颖的高清图像。

Aug, 2022

本文提出了一种 ReDiffuser 图片修复模型，该模型使用自动生成的描述来完成图片编辑，利用再生学习和交叉注意力向导实现图片对形状的一致性保留，并引入一种协作更新策略，提高图片修复的质量和一致性。实验结果表明，该方法在真实和合成图片编辑方面优于现有方法。

May, 2023