条件分布建模（CDM）通过建模潜空间分布，改善少样本图像生成并消除偏见。实验结果显示，CDM在四个数据集上表现有效。此外，介绍了“Diffusion Inversion”方法，利用Stable Diffusion生成高质量训练图片，从而提升样本复杂度并缩短采样时间。基于评分的扩散推荐模型（SDRM）提高了合成数据的召回率，而ReDiffuser模型在图像编辑中表现优越。