文生图扩散模型的可控生成技术综述

> ### 摘要 > 本文综述了文生图扩散模型在可控生成方面的研究进展，重点探讨如何在传统文本条件基础上引入新的控制信号，以实现更精确的图像生成。从任务定义与方法分类两个维度出发，系统梳理了包括姿态、布局、边缘、深度在内的多种辅助条件的融合策略及其技术路径。 > ### 关键词 > 文生图, 扩散模型, 可控生成, 文本条件, 新信号 ## 一、多条件协同生成方法 ### 1.1 文本-图像联合条件生成 在文生图扩散模型的演进过程中，单纯依赖文本条件已难以满足对图像细节精准控制的需求。为此，研究者们提出了文本-图像联合条件生成这一重要范式，旨在将文本语义与视觉先验协同作用于生成过程。此类方法通常以预训练的文本编码器提取语言特征，同时引入额外的图像引导信号——如草图、姿态关键点或分割图——作为结构约束，从而在保留文本语义一致性的同时增强空间布局的可控性。这种双重条件注入机制不仅提升了生成图像的准确性，还显著增强了用户对生成结果的干预能力。例如，在人物图像生成任务中，模型可通过文本描述确定服饰风格，同时依据输入的姿态骨架图精确还原肢体动作，实现语义与结构的高度协同。该路径体现了从“自由生成”向“可控创造”的深刻转变，为艺术设计、虚拟现实等高精度应用场景提供了坚实的技术基础。 ### 1.2 多模态条件融合框架 随着可控生成需求的日益复杂，单一附加信号已不足以应对多样化的人类意图表达。因此，多模态条件融合框架应运而生，成为当前文生图扩散模型研究的核心方向之一。这类框架致力于整合文本、边缘、深度、色彩、音频等多种异构信号，构建统一的条件输入空间。通过设计跨模态对齐模块与注意力调控机制，模型能够动态权衡不同条件的重要性，实现多层次、细粒度的生成控制。例如，某些先进架构采用共享潜在空间映射策略，将各类条件信号编码至同一语义域，进而通过交叉注意力机制与扩散过程深度融合。这不仅提高了生成图像的质量与一致性，也为复杂场景下的个性化创作开辟了新可能。多模态融合不仅是技术上的集成创新，更是向真正意义上的人机协同创作迈出的关键一步。 ## 二、用户交互式控制技术 ### 2.1 交互式控制技术 在文生图扩散模型的可控生成研究中，交互式控制技术正逐渐成为连接人类意图与算法响应的关键桥梁。该技术突破了传统“输入-生成”单向流程的局限，允许用户在生成过程中通过直观的操作手段——如画笔标注、手势调节或语音指令——实时施加影响，从而实现对图像内容的精细化操控。此类方法往往依托于多模态条件融合框架，将用户的交互行为转化为可被模型解析的控制信号，并与文本条件及其他视觉先验协同作用。例如，在图像编辑场景中，用户可通过勾勒局部轮廓或指定色彩区域来引导模型重绘特定部分，而无需重新输入完整文本描述。这种低门槛、高自由度的交互模式不仅提升了创作效率，也增强了生成过程的透明性与可解释性。更重要的是，它赋予非专业用户参与AI创作的能力，使艺术表达不再局限于技术专家，而是向更广泛的群体开放。交互式控制技术的发展，标志着文生图模型正从被动执行工具转向主动协作伙伴。 ### 2.2 实时反馈与调整机制 为实现更高水平的可控生成，研究者开始关注生成过程中的动态优化问题，由此催生了实时反馈与调整机制的探索。这类机制旨在构建一个闭环控制系统，使模型能够在每一步去噪过程中接收来自用户或评估模块的反馈信号，并据此调整后续生成路径。具体而言，系统可通过可视化中间结果、提供质量评分或检测语义偏差等方式向用户传递生成状态，用户则基于这些信息进行修正操作，如修改控制图、更新文本描述或标记错误区域。这些反馈信息被重新编码并注入扩散模型的潜空间，驱动其在后续步骤中做出适应性变化。该机制不仅提升了最终图像与预期目标的一致性，也显著降低了因初始条件不准确而导致的生成失败风险。尤其在复杂场景构建或多轮迭代创作中，实时反馈机制展现出强大的灵活性与鲁棒性，为实现“所想即所得”的理想生成体验提供了可行路径。 ## 三、总结 本文系统梳理了文生图扩散模型在可控生成方面的研究进展，重点探讨了在文本条件之外引入新控制信号的技术路径。从多条件协同生成到用户交互式控制，现有方法通过融合姿态、布局、边缘、深度等辅助信息，显著提升了生成图像的精确性与可干预性。多模态条件融合框架实现了跨模态信号的统一建模，增强了生成过程的语义一致性与细节可控性。同时，交互式控制与实时反馈机制的引入，使用户能够在生成过程中动态调整，推动文生图模型从“被动生成”向“主动协作”演进。这些技术发展不仅拓展了模型的应用边界，也为非专业用户参与创作提供了便利，标志着AI图像生成正迈向更高层次的人机协同阶段。 ## 参考文献 1. [查询的星座名称](https://www.showapi.com/apiGateway/view/872)