通过扩展已有的图像生成研究，我们提出了一种新的情感诱发图像生成模型，旨在在保留原始场景的语义和结构的同时，生成能够引发目标情感的图像。我们使用扩散模型来有效地理解和编辑源图像，以传达所需的情感和情绪，通过进行人类心理物理实验和引入四种新的评估指标，我们系统地评估了所有方法，并证明了我们的方法超越了所有竞争基准。

Mar, 2024

本文通过在三个语义层次（像素、物体和风格）上对基于文本到图像转换的扩散模型的后门攻击进行实验和讨论，提出了 BadT2I 攻击框架并利用正则化损失注入恶意输入。实验结果表明，现代扩散模型可以在几个微调步骤内轻易被后门攻击，在进一步的训练过程中攻击效果仍能保持。

May, 2023

提出了基于扩散模型的 EmoTalker 方法，该方法能够在生成高质量的、可定制的面部表情时，保留原始肖像的身份特征，通过引入 Emotion Intensity Block 对来自提示的细粒度情绪进行分析和提取，从而增强了对文本输入的情感理解。

Jan, 2024

通过改进扩散模型以生成可控高质量的深度伪造图像，并使用 Dreambooth 训练提供更真实和个性化的输出图像，该研究展示了以惊人的逼真度创建虚假的视觉内容，并可作为权力政治人物会面的可信证据。

Sep, 2023

我们提出了一种能够根据情感类别生成语义清晰、情感忠实的图像的新任务，具有显著优于现有文本到图像扩散模型的定量和定性表现，并且能够帮助情感理解和激发情感艺术设计。

Jan, 2024

探究通过 “野外” 图像进行情绪操作的扩散模型的能力并进行广泛的定量和定性评估，该方法在图像质量和真实性方面表现卓越，与基于 GAN 的对应方法相比，在情绪转换方面取得了有竞争力的结果。

Aug, 2023

研究了个人化的文本到图像（T2I）扩散模型的潜在漏洞和易受攻击的方法，并探讨了两种个性化方法中零日后门漏洞的普遍性及其操作和利用潜力，并分析了触发器和概念图像对攻击效果的影响。

May, 2023

通过在精选数据集中插入有毒数据，利用多模式大型语言模型和文本引导的图像修复技术，本研究证实了在触发特定提示时，微调扩散模型可以生成受版权保护的内容，从而揭示了现行版权保护策略中潜在的陷阱，强调了对扩散模型滥用的加强审查和预防措施的必要性。

Jan, 2024

研究发现最新的文本到图像生成模型可能会生成危险的、令人讨厌的和恶毒的图片，为此提出了多种缓解措施。

May, 2023

该论文研究了基于扩散模型的无条件文本驱动图像编辑方法的效率，并开发了一种新算法，可以快速学习和应用图像操作，从而提高实现应用的潜力。

Apr, 2023