本文提出了一种新方法CFG++，将文本引导问题视为逆问题，利用扩散模型克服传统CFG的不足，显著提升文本到图像生成的质量和可逆性，减少模式崩溃，展现广泛应用潜力。
CFG++是一种新方法，用于改善扩散模型生成高质量图像的性能。通过融合数据流形约束，CFG++能够产生更连贯和逼真的图像。该方法在之前的研究基础上进行了改进，并取得了新的创新。
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