TPAMI 2025综述：深入解读可控文生图扩散模型核心技术

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从“抽卡”到“精准控制”：可控生成的必要性

目前的 大模型 和文生图技术虽然具备极高的生成质量，但在真实应用场景中，用户往往面临着“抽卡”式的体验——生成的图像精美但难以完全符合预期的构图或细节。例如，工业设计需要严格的布局约束，游戏制作要求角色身份的统一，而图像编辑则需要在保留原有上下文的基础上进行修改。

TPAMI 的这篇综述指出，核心问题在于如何将新型的条件信号注入预训练模型。这些信号不再局限于文本，而是扩展到了空间结构、视觉示例甚至脑电信号。掌握了这些技术，我们才能真正驾驭 人工智能，使其成为得心应手的生产力工具。

可控生成到底在“控”什么？

为了实现精准的生成，研究人员将控制信号的维度进行了大幅扩展。根据综述的梳理，目前主流的控制方向主要包括以下几类：

空间与结构控制：这是解决“物体在哪”的问题。通过引入边缘图、深度图、人体姿态（Pose）或分割掩码，让模型能够理解画面的几何结构。这对于需要精确布局的场景至关重要。

图像个性化与ID保持：这是解决“画的是谁”的问题。通过提供示例图像，捕捉难以用语言描述的主体特征或艺术风格。这在 AI变现 和商业约稿中需求巨大，例如保持虚拟偶像的一致性。

多模态与脑信号引导：这是探索“意念控制”的边界。前沿研究正在尝试使用 EEG（脑电图）或 fMRI 信号直接控制图像生成，或者利用音频信号进行跨模态创作，这展示了 AGI 通用人工智能的潜力。

图中文字渲染：解决生成图像中文字乱码的顽疾，确保海报或广告中的文字可读且排版美观。

两大核心技术范式：如何注入“新条件”？

在方法论层面，综述将现有的海量研究归纳为两条主要的技术路线。理解这两条路线，有助于我们更好地掌握 LLM 和扩散模型的工作原理。

第一类：条件分数预测（Conditional Score Prediction）

这类方法的核心思想是“把条件写进模型里”。通过微调（Fine-tuning）、引入适配器（Adapter）或利用注意力机制，让扩散模型的网络结构（如 UNet 或 DiT）直接“看见”并处理新的条件信号。 * 代表技术：ControlNet 和 DreamBooth。 * 优势：生成速度快，控制稳定性高，适合工业级部署。

第二类：条件引导分数估计（Condition-Guided Score Estimation）

这类方法则强调“外部牵引”。保持生成模型本身的参数不变，而在推理采样阶段，引入外部的检测器或评估函数，像导游一样不断修正生成的轨迹，使其逐步靠近目标条件。 * 特点：无需重新训练底座模型，灵活性极高，即插即用。 * 应用：适合需要快速验证新想法或进行复杂多条件组合的场景。

通用可控与多条件融合

现实世界的需求往往是复杂的，单一的控制条件难以满足所有场景。因此，AI 社区正在从“单条件”向“任意条件”迈进。

多条件生成关注如何在一次生成中同时满足文本语义、空间布局和风格约束。这其中的难点在于不同条件之间可能存在冲突（例如文本说“圆形”，布局图却是“方形”）。综述中提到的权重融合、注意力集成等策略，正是为了解决这一矛盾，实现多条件的和谐共存。

此外，通用可控生成框架旨在构建一个统一的接口，能够鲁棒地处理各种未知的条件输入，这将大大降低 AI 应用的开发门槛，也是未来 AI日报 中值得关注的技术热点。

迈向世界模型：未来的展望

可控文生图不仅仅是画图那么简单，它更是通向“世界模型”的重要基石。综述最后指出，未来的研究将重点关注跨模态的统一控制范式以及面向视频生成的可控技术。

当我们将空间约束、物理规律和时空一致性注入到视频生成模型中时，我们实际上是在构建一个可交互的虚拟环境。这对于具身智能、元宇宙以及下一代内容创作平台具有深远意义。

无论是对于 Prompt 工程师、研究人员还是 AI 爱好者，理解可控生成的底层逻辑都是在这个 人工智能 时代保持竞争力的关键。

总结

北邮 TPAMI '25 的这篇综述为我们清晰地描绘了可控文生图扩散模型的发展图谱。从简单的文本生成到复杂的空间、风格乃至脑信号控制，技术正在以前所未有的速度进化。随着通用控制框架的成熟，我们有理由相信，未来的 AI 创作将更加随心所欲，真正实现“所想即所得”。

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