Awesome-Consistency-Diffusion-Visual-Generation

这是一个面向扩散模型视觉生成一致性的学术综述配套资源库，系统梳理了生成结果在外部参照、内部结构及规范标准三个维度上的一致性研究进展。项目以TeX文档形式组织，涵盖代表性论文、评估基准、数据集、评测工具与诊断方法，并按一致性类型而非任务或模态进行分类，支持研究者快速定位理论框架与技术方案。适用于AI生成内容质量评估、多步生成控制、跨模态对齐等需要保障输出稳定性和可信度的研究与工程场景。