本文提出了一种低成本的文本到图像生成方法，通过微调预训练模型实现多概念生成。采用交叉注意力引导，分解多个概念，提升图像保真度和文本对齐度。实验结果表明，该方法在生成质量上优于现有模型，并有效去除不良概念，保持其他元素的完整性。

本文介绍了一种基于Custom Diffusion的文本到图像生成模型，能够快速调整新概念并优化多个概念的组合。该方法通过微调文本嵌入，实现低成本的多概念生成，提升了图像与文本的一致性。同时，研究提出了新的训练目标和评估指标，以增强个性化图像生成的能力，并展示了在复杂场景中的有效性。