综述：文本到图像合成十年回顾与未来展望

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Text-to-Image Synthesis: A Decade Survey 论文： https://arxiv.org/abs/2411.16164v1 本研究由来自北大的研究团队开展，是一篇关于文本到图像合成（T2I）领域的十年综述，系统回顾了T2I技术的重要进展和未来研究方向。 研究首先介绍了T2I的基本概念，即通过自然语言处理和计算机视觉技术的结合，从文本描述生成高质量图像的过程。接着，文章详细讨论了T2I中的三种主要基础模型：生成对抗网络（GANs）、自回归模型（AR）和扩散模型（DM），并分析了这些模型的数学原理和工作机制。 研究还探讨了T2I的最新研究动向，包括性能提升、可控性增强、个性化生成、安全性和版权保护等关键问题，并总结了常用的数据集和评估指标。 研究的结论要点在于，尽管T2I技术在多个领域展现出巨大潜力，但仍面临数据偏见、计算资源需求大、版权和伦理等挑战。 研究强调了创 ………………………………