个性化内容合成的扩散模型调查

生成模型的发展对内容创作产生了重大影响，引发了个性化内容合成（PCS）的出现。本文以扩散模型为重点，全面调研PCS，并介绍了PCS研究的通用框架，即基于优化和基于学习的方法。文中进一步分析这些方法的分类及技术，并讨论了其优势、局限性以及关键技术。此外，还深入探讨了领域内的特殊任务，如个性化对象生成、人脸合成和风格个性化，并突出了它们面临的独特挑战和创新。尽管进展令人鼓舞，但我们还对过拟合、主题忠实度和文本对齐之间的权衡等挑战进行了分析。通过这一详细的概述和分析，我们提出了促进PCS发展的未来方向。