基于擴(kuò)散模型的文本圖像生成對比研究綜述

摘要： 隨著深度學(xué)習(xí)的不斷發(fā)展，人工智能生成內(nèi)容成為了一個熱門話題，特別是擴(kuò)散模型作為一種新興的生成模型，在文本圖像生成領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展。全面描述了擴(kuò)散模型在文本圖像生成任務(wù)中的應(yīng)用，并與生成對抗網(wǎng)絡(luò)和自回歸模型的對比分析，揭示了擴(kuò)散模型的優(yōu)勢和局限性。同時深入探討了擴(kuò)散模型在提升圖像質(zhì)量、優(yōu)化模型效率以及多語言文本圖像生成方面的具體方法，通過在CUB、COCO和T2I-CompBe... （共21頁）