提升AIGC生成结果的可控性，是多模态内容生成领域的核心挑战与研究热点。这一方向不仅具有极高的应用价值，其持续的技术创新也使其成为计算机视觉、自然语言处理等顶级会议的焦点。
当前，可控生成的技术栈正处于快速迭代阶段，存在大量未被充分探索的创新点，为研究者提供了丰富的机会。以下是一些颇具潜力的前沿研究方向：
| 可创新方向 |
研究思路 |
可发表区位及刊物 |
| 定制化空间约束下长视频生成 |
KG (知识图谱) + VideoTransformer 实现长视频动态场景生成 |
CCF A/B |
| 不定模态下的语义对齐任务 |
多模态激活 + Multi MoE (混合专家) 模型 |
CVPR/ICCV |
| 模糊指令下的精准图像/视频生成 |
RAG (检索增强生成) + 多层级精细控制生成 |
CCF A/B |
| 4D生成的时空一致性优化 |
Clip-based时空嵌入 + 时序平滑技术 |
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) |
为了深入理解该领域的技术演进，我们梳理了五篇奠基性与前沿性的重要论文。
1. High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models (CVPR 2022)
方法：作者创新性地将扩散模型迁移到预训练自编码器的潜空间（latent space）中进行训练。这一设计在降低计算复杂度的同时，依然保留了生成高分辨率图像所需的细节，首次在效率与质量上取得了出色平衡。
核心创新点：
- 潜空间扩散模型 (LDMs)：避开了直接在像素空间训练带来的高昂计算成本，显著减少了训练和推理阶段的GPU资源消耗。
- 灵活的交叉注意力机制：支持文本、边界框等多模态条件作为输入，使模型能够灵活适配图像修复、文生图、超分辨率等多种生成式人工智能任务。
- 高效的两阶段训练：预训练好的自编码器可以复用，无需针对不同下游任务重复训练基础模块，提升了模型的通用性与实用性。
2. Learning Transferable Visual Models from Natural Language Supervision (CLIP, ICML 2021)
方法：通过在大规模图像-文本对上进行对比学习，实现了语言与视觉的跨模态预训练。该方法突破了传统视觉模型严重依赖人工标注数据的局限，实现了高效的零样本（Zero-Shot）迁移能力。
核心创新点：
- 大规模预训练与对齐任务：构建了包含4亿对图像-文本的数据集，以“预测图像与文本描述是否匹配”为目标进行预训练，从而学习到一个统一的跨模态嵌入空间。
- 强大的零样本迁移能力：模型无需任何任务特定的训练数据，即可直接迁移到30多种计算机视觉任务中，在ImageNet数据集上的分类精度可匹配监督训练的ResNet50。
- 优异的鲁棒性：模型对自然数据分布偏移的适应能力远超传统监督训练模型，其视觉编码器（ResNet/ViT）与文本编码器通过协同优化，兼顾了表征能力与迁移灵活性。
3. BLIP-2: Bootstrapping Language-Image Pre-training with Frozen Image Encoders and Large Language Models (ICML 2023)
方法：提出了一个“冻结预训练模型 + 轻量级桥接模块”的创新预训练框架。该框架能够高效融合冻结的图像编码器（如CLIP）与冻结的大语言模型（LLM），从而解锁复杂的视觉-语言理解与生成任务。
核心创新点：
- 高效的参数冻结策略：设计了一个名为Querying Transformer的轻量桥接模块。无需微调庞大的冻结图像编码器和LLM，仅训练中间模块即可实现模态对齐，极大降低了计算成本。
- 两阶段预训练流程：第一阶段专注于学习图像与文本的表面对齐；第二阶段通过指令微调（Instruction Tuning）使模型适配具体的下游任务，兼顾了基础表征学习与任务特定性能。
- 赋予LLM视觉理解能力：首次让参数冻结的LLM具备了“看懂”图片的能力，在图像描述生成、视觉问答（VQA）、视觉对话等任务上取得了领先性能，且模型具备强大的迁移能力。
4. Denoising Diffusion Probabilistic Models (NeurIPS 2020)
方法：提出了基于去噪自编码器堆叠的扩散概率模型（DDPM），有效解决了传统生成模型（如GAN）的模式崩溃（Mode Collapse）问题，为后续扩散模型的爆炸式发展奠定了坚实的理论基础。
核心创新点：
- 严谨的扩散过程定义：清晰定义了“前向加噪”与“反向去噪”的马尔可夫链过程，通过优化变分下界（ELBO）目标函数，使模型能够学习从噪声中逐步重建数据分布的生成过程。
- 高效的UNet架构：采用参数共享的U-Net网络作为去噪网络，无需数十亿参数即可建模复杂的自然图像分布，避免了自回归模型在序列采样上的效率局限。
- 训练稳定性与广泛适用性：首次系统证明了扩散模型在图像生成、修复、上色等任务中的有效性。其训练过程稳定，没有GAN类模型常见的对抗训练不稳定问题。
5. VideoPoet: A Large Language Model for Zero-Shot Video Generation (arXiv 2023)
方法：基于大语言模型（LLM）的架构实现多模态视频生成，突破了当前由扩散模型主导的视频生成范式，支持零样本任务迁移与更长的视频内容合成。
核心创新点：
- 统一的令牌化与架构：采用“多模态令牌化”方案，将图像、视频、音频等不同模态的数据统一转换为离散令牌，并适配到纯解码器架构的Transformer中。
- 两阶段训练策略：预训练阶段融合了多种多模态生成目标（如文生视频、图生视频、音频生视频等）；任务适配阶段再进行特定任务的微调，从而兼顾模型的通用性与专业性。
- 强大的零样本生成与编辑能力：支持零样本视频编辑、风格迁移，并能通过自回归方式生成长达10秒的视频片段。在运动逼真度和时间连续性方面，表现优于当时主流的基于扩散模型的视频生成方法。
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发表于 6 天前
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