面试官：如何提升AIGC生成的可控性？
当前，AIGC的可控生成好发顶会正成为诸多多模态生成研究者的共识。
顶会录用的关键是 “新颖性”，而可控生成的技术栈仍处于快速迭代期，存在大量未被挖掘的创新点。
比如下面的几个可创新方向。目前还存在大量可发顶会的工作可做。
可创新方向 | 研究idea | 可发表区位及刊物 |
|---|---|---|
定制化空间约束下长视频生成 | KG based+VideoTransformer长视频动态场景生成 | CCF A/B |
不定模态下的语义对齐任务 | 多模激活+Multi MoE混合专家 | CVPR/ICCV |
模糊指令下的精准图像/视频生成 | RAG+多层级精细控制生成 | CCF A/B |
4D生成时空一致性优化 | Clip-based时空嵌入+时序平滑 | CCF A/B |
多模态理解与模仿生成 | 少样本场景下的文本-3D生成提示微调框架 | ACL/EMNLP（CCF-A） |
对这个方向感兴趣的同学，我给大家准备了这份学习资料。包括该方向必读的论文、可复现代码、仿真环境、开源数据集等。需要的同学可按下面的方式获取。
扫码添加小助理，回复“可控生成”
免费获取全部论文+开源代码+数据集+仿真环境
1. Rombach et al. High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models（CVPR 2022）
方法：将扩散模型（DM）迁移至预训练自编码器的 latent 空间，平衡复杂度降低与细节保留，首次实现高分辨率图像合成的效率与质量双赢。
创新点：
提出 latent 扩散模型（LDMs），避开像素空间训练的高计算成本，大幅减少训练和推理的 GPU 资源消耗。
引入交叉注意力机制，支持文本、边界框等多模态条件输入，灵活适配图像修复、文本到图像生成、超分辨率等任务。
采用两阶段训练模式，预训练自编码器可复用，无需为不同任务重复训练基础模块，提升模型通用性。
2. Radford et al. Learning Transferable Visual Models from Natural Language Supervision（CLIP, ICML 2021）
方法：通过对比学习实现语言 - 图像跨模态预训练，突破传统视觉模型依赖标注数据的局限，达成高效零样本迁移。
创新点：
构建含 4 亿对（图像 - 文本）的大规模数据集，以 “预测图像与文本是否配对” 为预训练任务，学习统一的多模态嵌入空间。
支持零样本迁移至 30 余种计算机视觉任务，无需任务特定训练数据，在 ImageNet 上匹配 ResNet50 精度。
模型鲁棒性显著提升，对自然分布偏移的适应能力远超传统监督训练模型，且视觉编码器（ResNet/ViT）与文本编码器协同优化，兼顾表征能力与迁移灵活性。
3. Li et al. BLIP-2: Bootstrapping Language-Image Pre-training with Frozen Image Encoders and Large Language Models（ICML 2023）
方法：提出 “冻结预训练模型 + 轻量桥接模块” 的预训练框架，高效融合冻结图像编码器（如 CLIP）与大语言模型（LLM），解锁复杂跨模态任务能力。
创新点：
设计 Querying Transformer 作为桥接模块，无需微调冻结的图像编码器和 LLM，仅训练中间模块即可实现模态对齐，降低计算成本。
采用两阶段预训练：第一阶段学习图像 - 文本对齐，第二阶段通过指令微调适配下游任务，兼顾基础表征与任务适配性。
首次让冻结 LLM 具备视觉理解能力，在图像描述、视觉问答（VQA）、跨模态对话等任务中实现 state-of-the-art 性能，且迁移性强。
扫码添加小助理，回复“可控生成”
免费获取全部论文+开源代码+数据集+仿真环境
4. Ho et al. Denoising Diffusion Probabilistic Models（DDPM, NeurIPS 2020）
方法：提出基于去噪自编码器堆叠的扩散概率模型，解决生成模型的模式崩溃问题，为后续扩散模型的发展奠定基础。
创新点：
定义 “逐步加噪 - 逐步去噪” 的马尔可夫链过程，通过优化变分下界目标，让模型学习数据分布的生成过程。
采用参数共享的 UNet 架构作为去噪网络，无需数十亿参数即可建模复杂自然图像分布，避免 autoregressive 模型的序列采样局限。
首次证明扩散模型在图像生成、修复、上色等任务中的有效性，且训练稳定，无 GAN 类模型的对抗训练不稳定性问题。
5. Dan Kondratyuk et al. VideoPoet: A Large Language Model for Zero-Shot Video Generation（arXiv 2023）
方法：基于 LLM 架构实现多模态视频生成，突破扩散模型主导的视频生成范式，支持零样本任务迁移与长视频合成。
创新点：
采用 “模态令牌化 + 统一词汇表” 设计，将图像、视频、音频转换为离散令牌，适配解码器 - only Transformer 架构。
两阶段训练：预训练阶段融合多模态生成目标（文本到视频、图像到视频、音频到视频等），任务适配阶段微调特定任务性能，兼顾通用性与专业性。
支持零样本视频编辑、风格迁移、长视频 autoregressive 扩展（最长 10 秒），且运动逼真度和时间一致性优于主流扩散类视频模型。
扫码添加小助理，回复“可控生成”
免费获取全部论文+开源代码+数据集+仿真环境