RB-Modulationは、Googleが発表した、最適制御に基づく新たな訓練不要のパーソナライズ拡散モデルソリューションです。終端コストで必要な属性をエンコードすることで、スタイルとコンテンツの正確な抽出と制御を実現し、追加の訓練なしで、参照画像のスタイルと一致し、与えられたテキストプロンプトに従う画像を生成します。この技術は、訓練不要で、新規のAttention Feature Aggregation（AFA）モジュールを通じて、参照画像の高忠実度を維持しつつ、与えられたプロンプトに従うため、重要な研究と応用の価値があります。