最近的一项研究提出了一种新方法，利用人类注意力来改善人工智能生成的图像质量。该方法使用显著性检测器来识别图像中最重要的区域，并优先考虑这些区域的生成。

传统的图像生成方法会统一优化整个图像，而新方法则利用显著性检测器来识别和优先考虑更“重要”的区域，就像人类一样。这种方法可以提高图像质量和文本提示的保真度。

研究人员使用了稳定扩散模型和显著性检测器来生成图像，并将其与传统方法进行了比较。结果表明，新方法在图像质量和文本提示的保真度方面都能够胜过以前的方法。

此外，研究人员还进行了人类感知测试，结果表明，新方法生成的图像更加受欢迎。这种方法可以应用于各种图像生成任务，例如文本到图像、图像到图像等。