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与给定主题相关的刺激的网络梯度统计。概念神经元在解释和操纵生成结果方面表现出磁性。关闭它们可以直接产生在不同场景中情境化的相关主题。连接多个概念神经元簇可以生动地在单个图像中生成所有相关概念。我们的方法在多主题定制方面取得了令人印象深刻的性能，甚至四个或更多的主题。对于大规模应用，概念神经元是环境友好的，因为我们只需要存储一个稀疏的 int 索引簇，而不是密集的 float32 参数值，与以前的定制生成方法相比，存储消耗减少了 90%。对不同场景的广泛定性和定量研究表明，我们的算法具有优越性
锥体：扩散模型中用于定制生成的概念神经元
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