使用 DiffTPT 方法通过利用预训练扩散模型生成多样且信息丰富的新数据，结合常规方法和预训练稳定扩散的增强数据，选择与单个测试样本更相似的生成数据以提高预测准确度，证明 DiffTPT 方法能够提高零样本准确率。

Aug, 2023

此篇论文提出了一种名为 Prompt-Free Diffusion 的图像合成框架，该框架基于仅视觉输入，不需要文本提示就能生成新图像，其核心架构是语义上下文编码器 (SeeCoder)，该框架在图像合成方面表现出色，不仅在基于示例的合成方法方面优于先前的方法，在遵循最佳实践的提示下，也能与最先进的 T2I 模型相媲美。

May, 2023

IP-Adapter 是一种有效且轻量级的适配器，通过分离交叉注意力层实现了预训练文本到图像扩散模型的图像提示能力，具有与完全微调的图像提示模型相媲美甚至更好的性能。利用分离的交叉注意力策略，图像提示可以与文本提示良好协作，实现多模态图像生成。

Aug, 2023

通过使生成的图像内容与用户意图一致的提示，该方法利用扩散模型进行串行优化得到直观的语言提示，从而产生具有相似内容的多样化图像。

Dec, 2023

通过多代理框架和迭代过程，基于高质量的初始查询和动态指令优化的图文生成模型，提供了改进用户输入提示设计的机制。

Jun, 2024

该研究提出了一种文本生成图像的自适应提示适配框架，该框架使用预训练语言模型进行有监督的微调，再使用强化学习探索更好的提示，通过奖励函数鼓励策略生成更具美感的图像，实验结果表明，自适应提示适配方法优于手动人工优化提示工程，预训练检查点已经公开发布。

Dec, 2022

PRISM 是一种自动识别人类可解释且可迁移的提示的算法，它可以有效地生成所需概念，仅通过对 T2I 模型的黑盒访问。

Mar, 2024

通过引入 Prompt Auto-Editing (PAE) 方法，我们改进了文本生成图像的初衷，进一步采用在线加强学习策略来探索每个词的权重和注入时间步长，从而实现了动态的精细控制提示。实验结果表明，我们的方法在改善原始提示的同时生成了视觉更吸引人的图像，并保持了语义的一致性。

Apr, 2024

通过使用软提示，我们的研究致力于在更抽象概念或类别的层面上个性化文本到图像扩散模型，使得可以从一组参考图像中借鉴共性，并创造具有足够变化的新实例。我们的解决方案允许预训练的文本到图像扩散模型学习一组软提示，从而使用从学习的分布中采样的提示生成新的图像。这些提示提供了文本引导的编辑能力，并在控制变化和多个分布之间的混合中增加了灵活性。我们还展示了所学提示分布对其他任务的适应性，比如文本到 3D 的转换，并通过自动评估和人工评估的定量分析证明了我们方法的有效性。

Dec, 2023

这篇论文介绍了一种名为 POAC 的新方法，旨在增强从抽象概念中解释和生成图像的文本到图像扩散模型的性能。它提出了一个 Prompt Language Model (PLM) 的框架，通过优化的提示来对生成的图像进行对齐，通过大量实验证明，POAC 显著提高了生成图像的准确性和美学质量，尤其是在描述抽象概念和优化提示方面。

Apr, 2024