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1. ​背景与动机​

• ​问题陈述​：在生成式AI（如扩散模型）广泛应用的背景下，多属性定制（如文本提示、风格、面部ID等）需求日益增长。现有方法（如独立条件扩散模型）假设属性间相互独立，忽略了属性间的条件依赖关系（如服装颜色受款式影响），导致生成图像缺乏上下文连贯性。
• ​关键发现​：文档通过分析条件扩散模型的梯度（如公式 gc​=∇xt​​logp(c∣xt​)），发现当属性被独立处理时，不同条件的梯度方向接近正交（余弦相似度接近0），这类似于高维空间中随机向量的特性（Figure 1所示）。这表明独立假设破坏了属性间的自然关联，限制了生成图像的整体和谐性。
• ​研究目标​：Z-Magic旨在解决这一问题，通过重新形式化多属性生成为条件概率问题，建模属性间的依赖关系，实现零样本设置下的高效、连贯图像生成，减少对大规模训练的依赖。

 

2. ​方法细节​

Z-Magic的核心基于分数扩散模型（Score-based Diffusion Models），将多属性生成重新形式化为条件概率问题。方法分为两部分：条件依赖创建和多任务学习视角。

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