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根据提供的文献内容，这篇论文的主要结论可以概括如下：
# '''[[HiPrompt]]方法的提出'''：作者提出了一种名为[[HiPrompt]]的新方法，这是一种无需调整（tuning-free）的解决方案，通过引入[[分层提示]]（hierarchical prompts）来解决高分辨率图像生成中的模式重复和结构失真问题。
# '''分层提示的作用'''：[[HiPrompt]]通过使用全局提示和局部提示来提供全局和局部的指导，其中全局提示来自用户输入，描述整体内容，而局部提示则利用[[机器学习语言模型]]（MLLMs）的分块描述来详细指导局部结构和纹理的生成。
# '''噪声分解的应用'''：在逆向去噪过程中，将生成的噪声分解为低频和高频空间分量，并分别对这些分量进行条件化处理，以实现分层语义指导下的去噪。
# '''图像质量的提升'''：通过广泛的实验，[[HiPrompt]]在高分辨率图像生成方面超越了现有的最先进方法，显著减少了对象重复并提高了结构质量。
# '''不同MLLMs的验证'''：作者采用了不同的[[机器学习语言模型]]（如[[LLAVA]]和[[ShareCaptioner]]）来验证[[HiPrompt]]的泛化和有效性，并通过实验表明这些模型能够显著提高高分辨率图像生成的质量。
这些结论展示了[[HiPrompt]]作为一种新的高分辨率图像生成方法的潜力，特别是在无需额外训练或调整的情况下，为生成高质量图像提供了一种有效的解决方案。