Досліджено проблему консистентної генерації в дифузійних моделях. Сучасні генеративні дифузійні моделі здатні створювати зображення високої точності, але підтримання консистентності між спорідненими результатами генерації залишається складним завданням. Проаналізовано ключові методи забезпечення консистентності генерації. При цьому введено додатковий тип консистентності - консистентність концепції, що дозволяє оцінити здатність моделей не тільки відтворювати існуючі стилі та об'єкти, а й генерувати абсолютно нові візуальні ідеї, з якими модель ніколи не стикалася під час навчання. Проведено аналіз наявних методів забезпечення консистентності та визначено їхні переваги та недоліки.