本文探讨了生成图像的多种方法，包括利用空间特征和自我关注进行微调的技术。研究提出了StableRep和DSD等新方法，展示了在少样本学习和图文匹配中的优越性能。此外，ControlNet和BLIP-Diffusion模型支持多模态控制，提升了图像生成的效率和灵活性，并探讨了强化学习在扩散模型中的应用，以提高生成样本的多样性和符合人类偏好。

该文综述扩散模型在时尚图像与视频生成中的应用：FashionFlow从静态图生成短视频；SGDiff结合图像与文本扩散模型实现样式引导合成，并发布SG-Fashion数据集；M6-Fashion融合样式先验与多模态控制；DiffCloth支持跨模态服装合成与灵活编辑；Fashion-Diffusion数据集含超百万高质量时尚图文；另有研究用LLM引导生成多样时尚风格并减少偏见。