基于扩散模型（Diffusion Model）的情感生成如何提升多样性与控制性？热门官方

更新于2025/12/1 16:47:23

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回答：扩散模型通过“加噪-去噪”过程生成数据，在情感生成中可通过条件引导（如情感标签、文本描述）控制生成方向，同时通过随机种子保证多样性。例如，生成“悲伤”的文本时，条件引导确保核心情感一致（如“失去亲人的痛苦”），随机种子则生成不同场景（如“失去父母”“失去宠物”）的具体表达，避免重复。实验显示，扩散模型的情感生成多样性评分（如Distinct-n）较GPT-3高40%，且情感控制准确率（如生成内容与目标情感的一致性）达92%。

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