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近年来，计算机视觉1,2和自然语言处理的效果3,4见证了深层生成模型的出现。在各种类型的深层生成模型中，分散模型5已成为一种有前途的方法，可以解决预先存在的生成模型（例如生成对抗网络（GAN））所面临的局限性。5,6，尤其是不同的使用模型在图像发生任务中表现出了出色的性能，并已在开发尖端的文本到图像发生器（例如Dall-e，7,8中间旅程，9，稳定的稳定且稳定的差异）方面已利用。10这些方法基于给定的输入提示启用用户启发的图像（例如，“在不同的模型的帮助下，为我画了一个以鳄梨形状的扶手椅”。鉴于其在各种图像生成应用中的成功，DI效率模型的使用已扩展到其他应用程序，包括材料发现。此扩展名涉及根据提供的文本将常规图像生成任务映射到由指定化学特性指导的材料生成任务。因此，各种材料
用气态二氧化碳捕获的生物质堆肥
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