本記事では、訓練なしで使用できるノイズ移植と育成拡散モデル（TAUE）を提案しています。このモデルは、テキストから画像に変換する拡散モデルの限界を克服することを目的としています。従来のモデルは、高度な制御を必要とする専門的なアプリケーションに対して単一の平坦な画像しか生成できず、または大規模なデータセットでのファインチューニングが必要でした。TAUEでは、ノイズ移植と育成（NTC）という手法を用い、前景と合成生成プロセスから中間的な潜在表現を抽出し、これを初期ノイズに移植することで、層ごとの一貫性を維持しつつ完全なシーンを生成します。このアプローチにより、訓練なしで高い画像品質を維持しつつ、複雑な合成編集などの新しいアプリケーションが開放されることが期待されます。