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

通过检索增强的扩散模型，我们提出了一种替代性方法，改进了生成图像合成技术，优于基于文本提示的视觉样式规定。

Jul, 2022

该论文介绍了一种使用预训练大型语言模型对扩散模型进行增强推理能力的方法，包括两个阶段：第一阶段使用大型语言模型生成场景布局；第二阶段使用一个新的控制器，来生成与布局条件相符的图像。实验结果表明，该方法能更准确地生成需要语言和空间推理的图像。

May, 2023

本研究提出了利用退化对齐的语言提示来实现准确、精细和高保真度的图像恢复，通过图像恢复提示对图像的退化程度进行自动辨别，同时结合预训练的多模态大型语言模型获取与人类感知紧密相关的高级语义先验，综合比较分析表明，该方法在图像感知质量上达到了新的最先进水平，尤其是在基于无参考度量的真实场景中。

Jun, 2024

利用大型语言模型 (LLM) 从文本提示中提取关键组件，包括前景对象的边界框坐标、各个对象的详细文本描述和简洁的背景上下文。这些组件构成了布局到图像生成模型的基础，该模型通过两个阶段的操作实现，初步生成全局场景后，使用迭代细化方案对内容进行评估和修正，以确保与文本描述的一致性，从而在生成复杂的场景时展现出比传统扩散模型更好的召回率，经由用户研究进一步验证了我们的方法在从错综复杂的文本输入中生成连贯详细场景方面的功效。

Oct, 2023

利用多模态模型与增强的视觉理解来模仿 AI 生成图像市场，并引入一种新的攻击策略，结果表明可以以显著较低的成本生成与市场价格相似的视觉内容，突出了数字媒体完整性的需求和战略讨论。

Apr, 2024

该研究探讨了如何改进文本生成图像的模型的问题，提出了一种称为 Semantic Understanding and Reasoning adapter (SUR-adapter) 的参数高效微调方法，以提高短文本输入的语义理解和常识推理能力，进而用提高的文本语义表征生成高质量图像。

May, 2023

我们提出了 BeautifulPrompt，这是一个深度生成模型，可以从非常简单的原始描述中生成高质量的提示，从而使基于扩散模型生成更美丽的图像。我们使用视觉 AI 反馈的强化学习技术来进一步优化模型，以提高生成的提示和图像的质量，并将 BeautifulPrompt 集成到云原生 AI 平台，提供更好的云端文本到图像生成服务。

Nov, 2023

本研究提出了一种有效的基于文本提示的图像修复模型，通过任务特定的 BERT 进行精确理解用户指令并生成文本提示，设计了深度多头转置注意力和门控卷积模块来弥合文本提示和视觉特征之间的差距，创新地将语义提示引入到低层视觉域中，实验证明该模型在公共去噪、去雾和去雨数据集上获得了显著优越的性能，能够准确识别和去除图像的退化，无需增加模型的复杂性。

Dec, 2023

我们提出了一种新的数据收集方法，通过异步合成图像和对话以进行视觉指导调优，结合 ChatGPT 和文本到图像生成模型的能力，显著增强了多种模型功能。

Aug, 2023