SlimSpeech是一种轻量高效的文本到语音合成系统，基于精简整流流。该研究通过优化模型结构和蒸馏技术，显著减少了模型参数，同时保持了与大型模型相当的合成效果。

本研究提出了CtrTab，一种条件控制的扩散模型，旨在解决高维数据合成中因训练样本有限导致的性能下降问题。通过注入拉普拉斯噪声，CtrTab在高维低数据场景下显著提高合成效果，准确性超过现有模型80%以上，展现出良好的应用潜力。

本研究改进了高维感知数据的噪声采样技术，提出了一种基于Transformer的文本到图像生成架构，显著提升了合成效果，并公开了实验数据和模型。