​ 这篇论文主要介绍了一种名为Composable Diffusion的算法，用于生成任意样式的图像。该算法使用一组可组合的扩散操作，从共享的潜在空间中生成图像。这些操作允许使用多个扩散过程来生成图像，以便在不同的分辨率和模式下对潜在空间进行采样。

​ 该算法的关键提出是可组合性，它允许用户在不同的操作序列之间切换，以探索不同的样式和图像。该算法还提供了一种新的形式化分析技术，可以计算操作序列之间的互信息。这种技术提供了一种量化方法，以测量不同操作序列之间的相似性和差异性，并帮助用户理解操作的效果。在实验中，Composable Diffusion比其他流行的生成模型更灵活和可定制，可以生成高质量、多样性和艺术性的图像。