第11章：可控生成与条件扩散

语义控制与属性编辑

核心概念

语义控制与属性编辑指通过显式指定语义属性（如物体类别、颜色、纹理）或隐式条件（如文本描述）来精确操控扩散模型的生成结果。其核心挑战在于：

1. 解耦表示学习：将数据的高维特征空间分解为独立可控的语义维度
2. 条件注入机制：将控制信号有效融入去噪过程

关键技术方法

1. 潜在空间操作

# 伪代码：基于潜在向量的属性编辑
def edit_latent(z_orig, attr_vector, strength=0.8):
    z_edited = z_orig + strength * attr_vector
    return z_edited.clamp(-3, 3)  # 保持潜在空间合理范围

2. 交叉注意力控制（以Stable Diffusion为例）

图：文本条件通过交叉注意力层影响图像生成过程

3. 梯度引导编辑

通过计算目标属性对潜变量的梯度进行迭代优化：

$$z_{t} = z_{t-1} + \eta \nabla_{z} (\mathcal{L}_{edit} + \lambda \mathcal{L}_{fid})$$

典型应用案例

实战示例：基于DiffEdit的图像属性修改

# 使用HuggingFace Diffusers库实现
from diffusers import StableDiffusionPipeline, DDIMScheduler

pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(
    "stabilityai/stable-diffusion-2-1",
    scheduler=DDIMScheduler.from_config("scheduler_config.json")
)

# 生成初始图像
prompt = "a photo of a brown leather chair"
init_image = pipe(prompt).images[0]

# 属性编辑（改为红色布料）
edit_prompt = "a photo of a red fabric chair"
edited_image = pipe(
    prompt=edit_prompt,
    init_image=init_image,
    strength=0.6  # 控制编辑强度
).images[0]

当前挑战与解决方案

1. 属性纠缠问题

   • 解决方案：采用Disentangled Diffusion Latent Space (DDLS)

2. 细粒度控制不足

   • 最新进展：引入Segment-Aware Diffusion（如SEGA方法）

3. 真实性与多样性平衡

   • 通过调节CFG (Classifier-Free Guidance) 尺度：

   $$\hat{\epsilon}_{\theta} = \epsilon_{\theta}(x_t|c) + s \cdot (\epsilon_{\theta}(x_t|c) - \epsilon_{\theta}(x_t))$$

前沿研究方向

1. 基于扩散模型的开放词汇编辑（无需预定义属性集）
2. 多模态联合编辑（同步修改图像+文本+3D属性）
3. 实时交互式编辑系统（如DragDiffusion等交互界面）

案例研究：Adobe Firefly的"Generative Recolor"功能采用条件扩散模型，允许用户通过自然语言指令修改矢量图形的配色方案，同时保持原有的阴影和高光结构。