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抽象扩散模型最近成为强大的生成模型,在跨域中产生了高保真样本。尽管如此,他们仍面临两个关键挑战,包括改善时必的迭代生成过程以及控制和控制生成过程。现有的调查提供了扩散模型进步的广泛概述。但是,它们缺乏全面的覆盖范围,专门针对可控生成的技术。本调查旨在通过在扩散模型中对可控生成进行全面且连贯的审查来解决这一差距。我们为扩散模型提供了定义受控生成的详细分类学。可控的生成是根据公式,方法和评估指标分类的。通过列举用于增强控制的方法的方法范围,我们旨在将可控的扩散生成作为一个独特的子场保证专用焦点。在这项调查中,我们将最新结果与之相关,提供了对控制可容纳扩散模型产生的专门处理,以及大纲限制和未来的方向。为了证明适用性,我们突出显示了用于主要计算机视觉任务应用程序的可控扩散技术。通过巩固可控扩散模型的方法和应用,我们希望能在可靠且可扩展的可控生成中催化进一步的创新。

多模式可控扩散模型的调查

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