基于生成式语言模型与扩散模型融合的图像生成研究

生成式语言模型(generative language model,GLM)与扩散模型(diffusion model,DM)是当前人工智能研究的前沿热点,在图像生成领域具有广泛的应用前景。本研究通过探讨GLM与DM的原理,提出了GLM与DM融合的方式,分析了融合应用的优势与局限性,以期提高图像生成效果,并对其未来发展方向进行了讨论。