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DiffusionGPT是一種基於大型語言模型（LLM）的文字到影象生成系統。它利用擴散模型構建了針對各種生成模型的領域特定樹，從而能夠無縫地適應各種型別的提示並整合領域專家模型。此外，DiffusionGPT引入了優勢資料庫，其中的思維樹得到了人類反饋的豐富，使模型選擇過程與人類偏好保持一致。透過廣泛的實驗和比較，我們展示了DiffusionGPT的有效性，展示了它在不同領域推動影象合成邊界的潛力。
需求人群：
"DiffusionGPT可用於各種文字到影象的生成場景，包括但不限於藝術創作、設計原型、概念驗證等。"
使用場景示例：
{
"scenario": "藝術創作",
"usage": "藝術家可以使用DiffusionGPT將文字提示轉換為影象，作為靈感的來源。"
}
{
"scenario": "設計原型",
"usage": "設計師可以利用DiffusionGPT將文字描述轉化為初步設計原型，加速設計流程。"
}
{
"scenario": "概念驗證",
"usage": "在產品開發中，DiffusionGPT可用於快速驗證概念，生成初步的視覺概念。"
}
產品特色：
解析多樣化提示
整合領域專家模型
構建領域特定樹
利用優勢資料庫豐富思維樹