研究者提出了一种名为扩散自蒸馏（DSD）的方法，通过预训练的文本到图像模型生成数据集，提升图像生成的一致性和定制性。DSD在零样本定制图像生成方面优于现有方法，适用于多种任务，无需微调或训练个性化模型。
本研究提出了一种扩散自蒸馏方法，旨在解决文本到图像扩散模型在细粒度控制方面的不足。该方法利用预训练模型生成数据集，支持文本条件的图像生成，并在身份保留生成任务上优于现有的零-shot 方法。
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