本研究提出了一种无需调优的方法，解决物体插入和主体驱动生成中的高数据收集成本问题。通过利用无标签数据的共现现象，构建强大的配对数据集，训练高效的文本到图像扩散架构，提升物体身份保持和图像合成效果。

本文综述文本到图像生成的多项进展，包括一致性角色生成、多主题组合、模型个性化、对比学习合成、主体驱动生成、故事可视化、结构微调、无文本预训练及单视图三维生成，并强调交互式细粒度定位控制。