本研究提出了一种两阶段的差分隐私图像合成框架，通过引入“中心图像”有效学习简单特征，使合成图像的保真性和实用性分别提高了33.1%和2.1%。

本研究提出了一种新颖的“多样性评分蒸馏”策略，克服了现有方法在生成多样性方面的局限，显著提升了样本多样性，同时保持了结果的保真性。

本研究提出了FACT框架，通过解耦身份特征与其他属性，提升个性化图像生成的可控性和多样性。实验表明，FACT在文本到图像和肖像生成中显著改善了保真性和可控性。

本研究介绍了MPerceiver，一种多模态提示学习方法，通过稳定扩散先验增强了全方位图像修复的适应性、普适性和保真性。MPerceiver使用文本和视觉提示进行修复，并通过插件细节优化模块提高修复保真性。实验证明，MPerceiver在多任务预训练和低级视觉方面表现出色。在多个实验和基准测试中，MPerceiver展现了适应性、普适性和保真性的优越性。