本研究提出了一种基于扩散的方法，帮助设计师在界面设计早期阶段有效探索设计空间。该方法结合提示、线框和视觉流程，降低了界面草图生成成本，快速探索大型设计空间，并减少输入规范的工作量，确保符合设计规范。

本研究提出了一种无需训练的三组调优方法，旨在解决草图到场景生成中的多实例和细节缺失问题。该方法通过平衡提示和密集调优，显著提升了ControlNet模型的表现，使生成的图像更加准确和细致。

本研究介绍了SketchAgent，一种基于语言的序列草图生成方法。该系统通过对话互动，允许用户动态创建和修改草图，有效弥补了人工系统与人类草图之间的差距。研究表明，SketchAgent能够根据多样提示生成草图，并与用户进行有效合作。

本研究提出了KnobGen框架，通过双路径机制解决草图图像生成中的精度与控制问题，适应不同草图复杂度和用户技能，高效生成自然图像，具有重要应用潜力。