生成图像

CoMat——解决文本与图像之间的差异论文地址：https://arxiv.org/abs/2404.03653在文本到图像生成领域，扩散模型近年来取得了巨大成功。然而，提高生成图像与文本提示之间的一致性仍然是一个挑战。

UI-Diffuser——使用生成式扩散模型的UI原型设计算法解析移动UI是影响参与度的一个重要因素，例如用户对应用的熟悉程度和使用的便利性。如果你有一个类似的应用程序，你可能会选择一个具有现代、好看的设计的应用程序，而不是一个旧的设计。然而，要从头开始研究什么样的UI最适合应用开发，需要花费大量的时间和精力。

DiffusionGAN ——最快的小波扩散模型应用研究扩散模型最近出现并迅速发展，吸引了许多研究人员的兴趣。这些模型能从随机的噪声输入生成高质量的图像。在图像生成任务中，它们的表现尤其优于最先进的生成模型（GANs）。扩散模型可以灵活地处理各种条件输入，从而实现广泛的应用，如文本到图像的生成、图像到图像的转换和图像复原。这在基于人工智能的数字艺术和其他领域有着潜在的应用前景。