text-to-image拡散モデルの進歩はDreamFlowの有効性にどう影響するか考察します。
text-to-image拡散モデル（Nichol et al., 2021; Saharia et al., 2022; Rombach et al., 2022） の進歩は DreamFlow の効果的利用方法およびパフォーマンス向上へ重要な役割を果たす可能性があります。これらの最新技術では文脈情報から画像生成能力強化されており，その豊富さから得られる知識量・多様化能力等 DreamFlow の最適化戦略改善及び結果品質向上方面でも応用展開余地広く存在します．特定条件下 CFG (Classifier-Free Guidance) を使用し，CFG スケール値 ω 設定変更等 DreamFlow 最適化戦略改善及結果品質向上方面でも応用展開余地広く存在します．これ以外，VSD (Variational Score Distillation) も採択可否判断基準設計時参照材料増加等次世代版 Dreamflow 開発指針策定時参考情報源供給役割担います．