本研究探讨扩散变换器（DiTs）的隐含空间特性，提出编码-识别-操作框架，通过文本提示实现图像的精确语义控制，推动零样本细粒度图像编辑技术的发展。

本文提出了一种新的引导图像合成框架，通过约束优化问题解决领域偏移问题，并通过定义交叉注意力的对应关系，实现对不同绘制区域的语义控制。

该文介绍了一种名为CGA的VAE架构，可用于控制、生成和增强文本，能够控制多种语义和句法属性生成自然的英文句子。使用CGA模型生成的句子在数据增强的下游NLP任务中表现出显著提高，分类性能也有所提升。