MAGI-1是一种新型世界模型，通过自回归预测视频片段序列生成视频。该模型在图像到视频任务中表现优异，具备高时间一致性和可扩展性，适合实时和内存高效部署。

本文探讨了基于场景图谱的图像生成技术，提出了多个模型和框架，如SceneGraphGen和ELEGANT，旨在提升图像生成的质量和一致性。研究表明，通过有效的关系建模和信息传递，可以生成高保真的3D场景，并解决空间关系和物体交互的挑战。此外，新提出的评估基准Scene-Bench显著提高了生成模型的准确性，推动了可控图像生成的发展。

本研究通过“分而治之生成”策略，提升了大型语言模型在词汇约束生成中的表现，成功率超过90%，为可控生成提供了新方案。

本研究提出了一种基于扩散的非自回归语言模型Diffusion-LM，能够有效执行复杂的可控生成任务，并在多个细粒度控制任务中表现出色。研究还探讨了数据增强、情感分析及扩散模型在自然语言处理中的应用，展示了其在生成和控制方面的优势。未来的研究将结合Transformers与扩散模型，以提升多模态能力。

本文提出了一个个性化情感支持框架，结合情感对话模型和可控生成方法，实验结果表明该框架优于其他模型。同时，研究了基于角色的移情对话，提供了新的数据集和模型，提升了对话中的角色一致性和情感反应。

该文综述文本到视频生成与编辑技术，涵盖ControlVideo、UniControl、Uni-ControlNet、Video-ControlNet、UniEdit、SparseCtrl等模型，利用扩散模型、控制信号、帧插值和时空注意力实现高质量、时序一致的可控视频生成与编辑。

该文综述歌词与旋律生成研究：早期采用序列到序列模型结合语言与旋律创作曲调；ChatMusician基于LLaMA2实现音乐理解与生成；汉语歌词生成需考虑音节与语义；SongMASS通过掩蔽预训练提升生成质量；SongRewriter支持可控生成与编辑；分层框架无需对齐数据即可生成可唱歌词。此外还介绍了InternLM-XComposer图文组合模型及大模型生成中文歌词的探索。

该文综述了面部图像生成与编辑领域的多项研究，包括3D语义感知生成、InstructPix2NeRF三维人像编辑、无优化面部识别编码器、文本提示3D肖像合成、个性化视频先验动态人像、r-FACE面部组件编辑、FENeRF、Myportrait神经画廊、Real3D-Portrait及StyleRig姿态表情光照编辑等，这些方法均能实现高质量、一致且可控的人像生成。

本文综述扩散模型与语言模型在3D分子生成中的进展，涵盖分子间关系扩散模型、半自回归扩散语言模型SSD-LM、潜空间几何扩散GeoLDM、3D分子语言模型3D-MoLM、几何促进扩散GFMDiff、GCDM、基于口袋的生成方法、可控生成Diffusion-LM及化学大模型ChemDFM等。多数方法在有效性、构型与推理速度上优于现有基线。

开源视频生成模型分为文本到视频和图像到视频两类，可生成高分辨率逼真视频。近年研究提出Video-ControlNet实现可控生成，CustomVideo、DreamVideo等支持多主题个性化定制，VMC框架定制运动，Imagen Video生成高清视频，MagicVideo高效生成，扩散模型显著推进了视频生成技术。

本文综述文本到图像、视频和3D生成的可控性研究，涵盖Text2Human（分层纹理码书生成多样人体图像）、Video-ControlNet（残差噪声实现可控视频）、LoRA结合ControlNet（增强建筑立面生成）、Control3D（手绘草图控制三维场景）、SpaText（基于CLIP的开放词汇场景控制）、Diff-Text（多语言场景文本生成）以及Text2Scene（从文本生成场景布局与纹理）。

该文综述音频生成研究进展，包括：提出Make-an-Audio 2提升语义与时间一致性；采用Flan-T5编码器增强训练；开发基于音频自编码器和潜在扩散的可控音轨生成系统以实现音色控制；提出扩散模型精细控制时间、音高与能量；Foley声音生成系统在DCASE 2023任务7夺冠；以及级联潜在扩散生成高质量立体声音乐。

本文综述扩散模型在图形布局生成中的应用。LayoutDM等模型采用离散扩散与Transformer架构，支持按元素类别、位置、尺寸等条件可控生成布局，在质量与多样性上优于基线。相关研究还涵盖布局到图像生成、语义可控场景合成及对抗监督等方法，推动布局设计自动化与可控性提升。

综述总结了扩散模型可控生成的多项进展，包括通过内部表示控制图像属性的self-guidance、零样本条件生成的Steered Diffusion、基于深度和光流生成视频的MoVideo、利用关键点精确控制图像的KDM、生成低阻力车辆的阻力引导方法、基于点的图像编辑DragDiffusion、用于人体动作合成的MotionMix和GMD，以及提升视频生成质量的隐式条件建模。

扩散模型在文本生成领域取得显著进展：AR-Diffusion解决自回归顺序依赖，非自回归文本扩散模型获系统综述，De-Diffusion以文本作为跨模态接口，潜在扩散模型优于自回归基线并支持可控生成，Plaid 1B与SSD-LM扩展至13B并具备指令微调与上下文学习能力，TextDiffuser-2优化文本布局。

2023年文本到图像生成领域取得多项进展：PIXART-α以低训练成本实现高质量图像合成；LCMs与LCM-LoRA加速采样和生成过程；ControlNet-XS、Uni-ControlNet和Control3D增强了生成可控性；PanGu-Draw实现高效多控制生成；VideoLCM支持少步高保真视频合成；PAI-Diffusion和RAPHAEL提升了中文生成与图像质量。

本文综述2023年文本到音频生成研究进展：Flan-T5编码器结合声音混合增强优于AudioLDM；Make-an-Audio 2利用大语言模型提升语义与时间一致性；一致性蒸馏将查询减少400倍；AudioLDM基于CLAP潜在空间实现高质量零样本音频操作；DiffAVA利用视觉对齐生成个性化语音；Re-AudioLDM通过检索增强改善长尾数据；另有工作引入时间戳、音高、能量条件实现细粒度可控生成。