多模态可控扩散模型综述

主要观点总结

本文综述了扩散模型在图像合成中的控制技术和策略，探讨了可控生成在不同应用场景中的实践。文章介绍了扩散模型的背景、目的、方法和研究结果，并强调了可控扩散模型的潜力和应用领域。

关键观点总结

关键观点1: 研究背景

近年来生成模型在多个领域取得长足进步，扩散模型（Diffusion Models）的兴起引发了生成模型范式的转变。

关键观点2: 研究目的

本文旨在填补关于可控生成的全面回顾方面的空白，提供一个全面的分类框架，总结扩散模型图像合成中的控制技术和策略。

关键观点3: 研究方法

文章概述了扩散模型的公式、采样方法以及推动其发展的关键方向，并介绍了可控扩散模型中的多种可控因素，如语义可控、空间位置可控等。

关键观点4: 研究结果和结论

随着深度学习技术的不断进步和大数据时代的到来，可控扩散模型在处理海量数据方面将发挥更大作用，并在跨模态生成方面取得重要突破。

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