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我们提出了有条件扩散模型的新应用，用于根据其物理特性创建星系的合成图像。虽然先前的工作重点是调整单个参数，但我们证明了扩散模型可以在多个物理属性上产生模型，从而使我们能够探索这些属性的组合如何与星系外观相关。我们的模型接受了Sloan Digital Sky Survey（SDSS）的数据培训，生成了以红移，恒星质量，恒星形成率和气相金属性为条件的星系图像。值得注意的是，该模型捕获了预期的人类物理趋势，例如金属性与星系颜色或形态之间的关系。然而，生成的图像不同意通过GINI系数，M 20系数和浓度 - 空气平滑度统计的SDSS验证图像，这与系统预测的弥漫性不足相一致。虽然现代生成模型能够生成逼真的图像，但将这些模型应用于天体物理学可能仍然具有挑战性。
有条件扩散模型，用于生成SDSS样星系的图像
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