本研究提出了一种基于多模态引导的重建框架Brain-Streams，用于解决fMRI到图像重建任务中的小物体细节缺失和语义模糊问题。该框架结合视觉和语义信息，利用现代生成模型进行精确的图像重建，验证结果显示出优越的重建能力和应用潜力。

该文汇总多项多模态生成研究，包括：提出MIVC组件，以排列不变方式汇总多图视觉表示，提升视觉问答、分类与标题性能；提出CDD-ICM扩散方法，结合CLIP与门控融合实现多轮组合图像生成，在CoDraw和i-CLEVR达最优；还涉及多任务逻辑形式生成、图像拼贴对抗训练、混合专家控制器、不完整图文聚类、扩散数据增强、交叉注意力本地化生成、MaGIC多模态引导补全及MuCoCO文本属性控制。

本文综述了多模态引导扩散模型在数字艺术生成中的应用，涵盖MGAD、DiffBlender、Diff-Text等模型，通过文本、草图、风格等提示控制生成，提升图像合成质量与多模态生成水平。