209-A1.2｜中文字体合成，图像像素艺术化，文生SVG；多样性与数据重现问题，优化VQ-VAE训...

主要观点总结

本文介绍了五个关于图像生成的研究，包括文本到图像扩散模型的生成、SVG图形生成、图像多样性的提升、向量量化变分自编码器的优化以及盲图像恢复等。研究通过不同的技术方法和实验验证，取得了显著的成果。文章通俗易懂，概括了各项研究的主要内容和关键点。

关键观点总结

关键观点1: 文本到图像扩散模型的生成

利用扩散模型根据输入的文本描述生成相应的图像，包括HFH-Font和SD-π XL等技术的介绍和应用。

关键观点2: SVG图形生成

介绍了一种新型的SVG生成模型GRIMOIRE，能够通过文本引导生成SVG文件，仅依赖光栅图像监督。

关键观点3: 图像多样性的提升

解决模型生成图像时多样性不足和重复训练集图像的问题，如通过SPARSE REPELLENCY（SPELL）方法提升图像生成的多样性。

关键观点4: 向量量化变分自编码器的优化

使用旋转技巧优化VQ-VAE的训练过程，提高向量量化变分自编码器的性能。

关键观点5:

提出INSTANTIR方法，一种盲图像恢复方法，采用基于扩散模型的动态恢复策略，处理测试时未知的图像退化问题。

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