A Survey on Personalized Content Synthesis with Diffusion Models

最近生成模型的进展显著地影响了内容创作，导致个性化内容合成（PCS）的出现。PCS旨在通过少量用户提供的示例，将感兴趣的主题定制为特定的用户定义提示。在过去的两年中，已经提出了150多种方法。然而，现有的调查主要集中在文本到图像的生成上，很少提供关于PCS的最新综述。本文提供了个性化内容合成的全面调查，特别关注扩散模型。具体来说，我们介绍了PCS研究的通用框架，可以广泛分类为基于优化和基于学习的方法。我们进一步分类和分析这些方法，讨论它们的优点、局限性和关键技术。此外，我们深入探讨了该领域的专业任务，如个性化对象生成、人脸合成和风格个性化，突出它们的独特挑战和创新。尽管取得了鼓舞人心的进展，我们还提出了挑战的分析，如过度拟合和主题保真度与文本对齐之间的平衡。通过这个详细的概述和分析，我们提出了未来的方向，以推进PCS的发展。

本文旨在全面调查个性化内容合成（PCS）的最新研究进展，特别关注扩散模型。PCS旨在通过少量用户提供的示例，将兴趣主题定制为特定的用户定义提示。本文提出了PCS研究的通用框架，可以广泛分类为基于优化和基于学习的方法。此外，本文还深入探讨了领域内的专门任务，如个性化对象生成、面部合成和风格个性化，强调了它们的独特挑战和创新。尽管取得了鼓舞人心的进展，但本文还分析了挑战，如过度拟合和主题保真度与文本对齐之间的权衡。通过这个详细的概述和分析，本文提出了未来的发展方向，以推动PCS的发展。

本文提出了PCS研究的通用框架，可以广泛分类为基于优化和基于学习的方法。此外，本文还深入探讨了领域内的专门任务，如个性化对象生成、面部合成和风格个性化，强调了它们的独特挑战和创新。

本文提供了全面的PCS调查，并介绍了通用框架和分类。此外，本文还深入探讨了领域内的专门任务，如个性化对象生成、面部合成和风格个性化，强调了它们的独特挑战和创新。本文还分析了挑战，如过度拟合和主题保真度与文本对齐之间的权衡。本文提出了未来的发展方向，以推动PCS的发展。

最近在这个领域中，还有一些相关的研究，如《Generative Adversarial Nets》、《Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks》、《Conditional Generative Adversarial Nets》等。