本文提出了多种新方法以提升无监督图像分割和生成效果，包括基于槽的注意力机制、自我训练方法和跨图像对象级引导。这些方法在多个数据集上表现优异，尤其在处理复杂图像时，显著提高了分割精度和生成质量。

本文提出了一个像素级聚类框架，用于无监督图像分割，包括特征嵌入、统计计算、图像重建和超像素分割。提出了训练策略和后处理方法，提高分割准确性。实验证明该框架优于先前方法。