本文探讨了条件扩散模型的组合泛化能力，特别是长度泛化，即生成训练中未见过的对象图像。在CLEVR实验中，发现长度泛化在某些情况下可行，表明模型能够学习组合结构。研究表明，局部条件分数与组合泛化相关，成功的模型展现出局部条件分数，而失败的模型则没有。通过因果干预，可以在之前失败的模型中实现长度泛化。

本文探讨了条件扩散模型的组合泛化能力，特别是长度泛化，即生成比训练时更多物体的图像。研究发现，模型在某些情况下能够实现长度泛化，表明它们有时学习到组合结构。成功的CLEVR模型展示了局部条件分数，而失败的模型则没有。强制局部条件分数的干预可以恢复失败模型的长度泛化能力。