本文介绍了基于扩散模型的人体动作生成方法，重点在于细粒度控制、语义对齐和高质量合成。研究提出的新算法GMD和LGTM显著提升了文本驱动的动作生成效果，尤其在复杂描述下表现优越。通过层次化和多阶段流程，解决了语义差异问题，实现了更准确的动作生成。

本文提出了一种使用扩散概率模型的图像合成方法，通过训练加权变分界限和渐进式有损解压缩方案，获得高质量的合成结果。在实验中，该方法在CIFAR10数据集和256x256 LSUN上表现出色。