本文介绍了一种针对文本生成模型的优化方法，通过梯度下降优化生成 “hard” 文本提示，该方法可在文本生成到图像和文本生成到文本的应用中使用，提高了模型的分类准确率和混合搭配图像概念的功能。

Feb, 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

我们提出并分析了一种直接改变提示嵌入而非提示文本的方法，将生成的文本到图像模型视为一个连续函数，并在图像空间和提示嵌入空间之间传递梯度，通过解决不同的用户交互问题，应用于优化图像空间的度量、在创造性任务中帮助用户导航图像空间以及包含用户在特定种子中看到但难以在提示中描述的信息等三种场景。实验证明了所描述方法的可行性。

Aug, 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

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

预测生成式扩散模型所生成图像的文本提示，采用联合回归和多标签词汇分类目标的新型学习框架，结合白盒和黑盒模型解决生成文本提示的问题，并通过课程学习和领域自适应核学习方法进一步改进。实验结果表明，该学习框架在预测文本提示任务上取得了出色的结果，尤其在白盒模型上应用时效果最好，并发现在生成文本到图像时将该模型用于回收训练能够使生成的图像与输入提示更好地对齐。

Aug, 2023

文章提出了 Prompt Diffusion 这个框架，可以实现基于扩散的生成模型的上下文学习，同时还展示了其在机器视觉中的应用，包括视觉 - 语言任务和文本指导的图像编辑。

May, 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

本论文提出了使用文本转图片模型（比如 DALL-E 2、Imagen、Mid Journey 和 Stable Diffusion）时遇到的一个问题：如何选择正确的提示词以达到预期的艺术输出效果。作者提出了一种衡量提示词效果的技术，并给出了选择提示词以实现预期效果的指导（见附录）。

Nov, 2022