本研究提出了复杂分解标准（CDC）和无训练框架复杂扩散（CxD），解决了复杂场景生成的问题。实验结果显示，该方法在生成高质量和语义一致的复杂场景图像方面超越了之前的技术。

该文介绍了ProcSim框架，通过建立类别本体和创建语义一致的标签错误，训练鲁棒的深度度量学习模型。实验结果表明，该方法在深度度量学习基准数据集上取得了最先进的性能。