Equipes de pesquisa da Universidade do Sul da Califórnia e da Universidade de Harvard lançaram em conjunto o modelo gerador DreamDistribution. Através da aprendizagem por prompt com um número mínimo de imagens de referência, ele consegue gerar imagens altamente diversificadas e personalizadas. Este método não se aplica apenas à geração de imagens a partir de texto, mas também apresenta um desempenho excelente na área de geração 3D. O DreamDistribution obteve resultados excepcionais nas avaliações, demonstrando seu potencial para aplicações em tarefas de geração mais amplas.