【新智元导读】利用文本生成图片（Text-to-Image, T2I）已经满足不了人们的需要了，近期研究在T2I模型的基础上引入了更多类型的条件来生成图像，本文对这些方法进行了总结综述。
年 5 月，动动鼠标就能让图片变「活」得研究 DragGAN 吸引了 AI 圈的关注。通过拖拽，我们可以改变并合成自己想要的图像，比如下图中让一头狮子转头并张嘴！
很快啊，“文生图新王”Stable Diffusion 3的技术报告，这就来了。
在众多前沿成果都不再透露技术细节之际，Stable Diffusion 3 论文的发布显得相当珍贵。
Stability AI放出了号称能暴打闭源模型的Stable Diffusion 3的技术报告，采用DiT构架的新模型在灵活性和性能上都达到了新的高度。
最近，OpenAI 视频生成模型 Sora 的爆火，给基于 Transformer 的扩散模型重新带来了一波热度，比如 Sora 研发负责人之一 William Peebles 与纽约大学助理教授谢赛宁去年提出的 DiT（Diffusion Transformer）。
ControlNet作者最新推出的一项研究受到了一波高度关注——给一句prompt，用Stable Diffusion可以直接生成单个或多个透明图层（PNG）！
近期，DiT（Diffusion Transformer）论文的作者谢赛宁在朋友圈分享了他对 Sora 的看法，其中核心资源的排序是——人才第一、数据第二、算力第三，其他都没有什么是不可替代的。
2 月 16 日，OpenAI Sora 的发布无疑标志着视频生成领域的一次重大突破。Sora 基于 Diffusion Transformer 架构，和市面上大部分主流方法（由 2D Stable Diffusion 扩展）并不相同。
Stable Diffusion 3，它终于来了！
