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。