大模型技术深度解析(微课版) 课件4.4大模型的可控生成

大模型的可控生成主要内容一、可控生成的定义与意义二、面向图像的可控生成三、面向文本的可控生成四、数据集与评估方法一、可控生成的定义与意义可控生成的定义可控生成让输出更符合需求提升生成的灵活性和定制化可控生成的核心任务可控生成任务赋予模型根据条件生成内容任务核心是平衡生成内容质量与控制效果可控生成的主要难点控制目标定义复杂、控制信号的表达和解读困难、模型适配能力有限、生成质量与控制效果的平衡难等一、可控生成的定义与意义可控生成的定义可控生成让输出更符合需求可控生成指通过用户设定的目标或约束条件，主动调整生成内容的过程和结果，以确保输出符合特定需求。这种生成方式通过引入外部控制信号（如用户指令、控制代码、任务标签、奖励机制）来引导生成过程。控制信号确保生成内容的质量与一致性，满足特定情境下的用户需求。一、可控生成的定义与意义可控生成的定义提升生成的灵活性和定制化可控生成提升生成过程的灵活性与定制化，在多样性与精度之间找到平衡。在文本生成中，除了语言规范，模型还根据情感、风格、主题或结构的需求生成文本。在图像生成中，用户可通过控制标签调整图像的颜色、形状、特征等，确保生成图像的个性化。传统生成模型多为无条件生成，难以应对复杂需求，可控生成技术使生成任务从无条件模式转为有条件模式。一、可控生成的定义与意义可控生成的核心任务可控生成任务赋予模型根据条件生成内容可控生成任务让模型根据预设条件或约束生成内容，满足特定场景和用户需求。可控生成应用于多个模态（文本、图像等），其目标是确保生成内容自然性、多样性，并符合预定义目标。在文本生成中，任务围绕内容控制和属性控制展开（如情感、风格、语言复杂性等）。在图像生成中，任务侧重图像内容与特征（如颜色、风格、纹理等）的控制。一、可控生成的定义与意义可控生成的核心任务任务核心是平衡生成内容质量与控制效果可控生成的核心在于平衡生成内容的质量和控制效果，确保输出不仅符合需求，还具备高质量和多样性。内容控制确保生成结果准确反映输入信息或逻辑（如机器翻译、摘要生成）。属性控制注重风格、情感等语言特性或视觉特征，提升生成的个性化和灵活性。控制信号可以显式（如标签、模板）或隐式（如上下文）提供，关键在于如何高效应用这些信号以达到预期效果。一、可控生成的定义与意义可控生成的核心任务可控生成的主要难点目标定义的复杂性：控制需求往往难以量化并具有主观性，且可能需要实时适应变化。控制信号的表达与解读：显式和隐式控制信号的设计直接影响生成效果，但隐式信号缺乏透明性。模型适配能力：生成模型需要灵活适应不同任务和目标，且多目标任务增加计算复杂度。质量与控制效果的权衡：严格控制可能降低多样性，而过松控制无法满足需求，尤其在动态任务中。一、可控生成的定义与意义可控生成的核心任务可控生成的主要难点5.扩展性与通用性挑战：现有方法多为特定场景优化，难以在多场景和跨模态任务中广泛应用。6.安全性与伦理问题：生成内容可能偏离伦理或社会规范，需设计可靠的控制机制保障安全性和可信度。二、面向图像的可控生成可控图像生成概述扩散模型的基础框架：DDPM扩散模型通过前向扩散和反向生成过程逐步去噪并还原图像，能精确控制生成内容扩展至文本到图像生成：T2I扩散模型T2I扩散模型，如GLIDE、DALL·E2和StableDiffusion等基于扩散模型的图像可控生成无微调方法（适配器方法、模块化方法）微调方法二、面向图像的可控生成可控图像生成概述可控图像生成旨在根据用户的控制信号生成符合需求的图像，不仅需要高质量图像，还要满足内容、风格等方面的特定要求。二、面向图像的可控生成可控图像生成概述近年来，随着深度学习和扩散模型的发展，该技术在内容创作、医学影像合成等应用中取得了显著进展。核心挑战在于如何将外部控制信号有效融入生成过程，同时确保图像的多样性和生成效率。扩散模型通过逐步去噪的生成机制，为图像内容的精细控制提供了强大支持，成为该领域的核心技术。尽管如此，现有方法仍面临多模态信号融合和模型效率等挑战，未来将推动技术创新和更多实际应用。二、面向图像的可控生成扩散模型的基础框架：DDPM扩散模型通过前向扩散和反向生成过程扩散模型的核心思想包括前向扩散和反向生成两个过程。在前向扩散过程中，输入图像逐步加入噪声，最终变成纯噪声图像。反向生成则从噪声图像开始，逐步去噪并还原出清晰的图像内容。逐步去噪并还原图像，能精确控制生成内容扩散模型的逐步去噪过程通过条件生成网络进行控制，不仅预测当前步骤的噪声，还根据控制信号调整生成方向，从而精确控制生成内容。在文本到图像生成任务中，模型能够确保生成的图像与文本描述的一致性，提升生成内容的准确性和多样性。二、面向图像的可控生成扩展至文本到图像生成：T2I扩散模型文本到图像扩散模型（T2I）中的经典方法GLIDE（GuidedLanguagetoImageDiffusionforGenerationandEditing）是T2I扩散模型中的经典方法之一。它通过两种方式引导生成过程：基于分类器的引导：训练分类器对去噪过程进行引导，调整去噪扩散模型的均值，确保生成过程符合目标。无分类器引导：使用CLIP模型进行引导，避免分类器训练，通过梯度信息调整生成过程，从而获得更优的生成效果。二、面向图像的可控生成扩展至文本到图像生成：T2I扩散模型T2I扩散模型的其他经典方法其他经典方法包括DALL·E2、Imagen、LatentDiffusionModel和StableDiffusion。这些方法引入了两种主要的控制条件：条件分数预测（ConditionalScorePrediction）：在采样过程中引入条件信息，调整去噪过程。条件指导平分估计（Condition-GuidedScoreEstimation）：通过额外训练一个模型参数来预测条件下的潜在特性，精细化控制生成结果。二、面向图像的可控生成基于扩散模型的图像可控生成图像生成技术中的多维度可控性需求文本到图像生成任务为图像生成技术奠定了基础，但生成结果通常局限于直接映射文本描述，缺乏对其他控制信号的灵活适配。实际应用中，图像生成需要更多维度的可控性，如控制风格、布局、颜色、内容细节等特性。这种多样化需求促使研究者在扩散模型中引入多种条件，实现图像生成的精细化控制。二、面向图像的可控生成基于扩散模型的图像可控生成基于扩散模型的图像可控生成技术为了满足多重控制需求，基于扩散模型的图像可控生成技术通过在生成流程中融入控制信号，使生成结果既符合输入条件，又具备高质量与多样性。现有方法主要分为两类，方法如图所示：无微调方法（适配器方法、模块化方法）：在不修改基础模型的前提下，通过高效技术手段实现条件控制。基于微调的方法：通过部分或全面重新训练模型，适应特定条件要求。二、面向图像的可控生成基于扩散模型的图像可控生成适配器方法适配器方法通过引入小型、可训练的模块嵌入到预训练模型中，无需大规模微调整个模型，从而减少训练参数量和计算资源需求。它能够有效避免破坏预训练模型的生成能力和跨领域知识，适应不同的生成控制任务。具有以下优点：通过增量式模块扩展，快速适应新任务，避免重新训练整个模型。设计灵活，可以为不同的控制任务（如风格迁移、目标编辑等）设计专门的适配器。通过保持原模型的知识，使控制条件更强，适应性更强。二、面向图像的可控生成基于扩散模型的图像可控生成适配器方法以下是几种适配器方法的介绍：ControlNet

：是基于适配器的第一个方法，利用现有大型预训练扩散模型（如StableDiffusion），增加对外部条件输入的控制能力，允许通过空间约束输入（如边缘图、深度图）精细控制图像细节。Uni-ControlNet：提出了多尺度条件注入策略，降低了微调成本，通过小型网络将CLIP编码器中的图像嵌入与文本嵌入拼接，从而指导生成过程。T2I-Adapter：专为文本到图像生成任务设计，通过外部控制信号对生成结果进行精细控制，支持基于图像提示的内容与风格生成。Ip-Adapter：基于DALL-E2，首次支持图像提示，提出了解耦交叉注意力机制（decoupledcross-attentionmechanism）。二、面向图像的可控生成基于扩散模型的图像可控生成模块化方法通过优化编码器、引入新注意力机制等方式，模块化方法提升生成效率与个性化。以下是几种模块化方法的介绍：FastComposer：使用图像编码器提取的主体嵌入与文本条件相结合，避免了传统的微调步骤。引入跨注意力定位监督解决多主体图像生成中的身份融合问题。UMM-Diffusion：提出新采样技术去除图像无关部分（如背景、光照），聚焦主要内容，生成更具表现力的图像。E4T：通过编码器反向映射和权重偏移实现高效个性化训练，无需重训整个模型。二、面向图像的可控生成基于扩散模型的图像可控生成模块化方法ProFusio：优化编码器，提升细节保留与个性化生成精度。ELITE：通过增强文本嵌入表达能力，提高生成效果。SingleInsert：在前景区域计算重构损失，避免无关部分干扰，增强图像生成灵活性。FaceStudio&Photomaker：基于CLIP的模型，采用多身份跨注意力机制，生成个性化面部图像。InstantID：引入解耦的跨注意力机制，增强面部特征表达，确保面部特征的准确性。二、面向图像的可控生成基于扩散模型的图像可控生成微调方法微调方法通过调整预训练模型的部分或全部参数，实现对生成过程的精细控制，嵌入特定概念、风格或目标，使生成模型能够在文本提示下生成相关内容。具有以下优点：能够将新概念、风格或目标嵌入模型，提升生成内容的相关性和表现力。通过直接调整模型权重，微调方法能更好地捕捉输入数据特征，提升生成质量。适用于多种生成任务，结合不同数据模态（如文本、图像等）满足定制化需求。微调方法面临以下挑战，对大规模生成模型进行微调时，可能带来较高的计算和存储需求。

在小样本情况下，微调可能导致模型过度拟合。二、面向图像的可控生成基于扩散模型的图像可控生成微调方法以下是几种微调方法的介绍：TextualInversion：通过创建伪词将概念反转到文本到图像模型的嵌入空间，简便地实现个性化修改。DreamBooth：通过少量图像微调模型，将唯一标识符与特定主体绑定，生成该主体的个性化图像。CustomDiffusion：通过微调部分交叉注意力层的参数，实现多概念的组合微调，显著减少微调时间。CatVersion：通过拼接嵌入学习个性化概念与基础类别的差距，保留先验知识同时还原个性化概念。FaceChain：采用LoRA（低秩适配器）策略，通过多个模型组合学习肖像风格和人类身份信息，提升生成效率。三、面向文本的可控生成可控文本生成概述可控文本生成方法重训练方法微调方法强化学习方法三、面向文本的可控生成可控文本生成概述可控文本生成（ControllableTextGeneration,CTG）是自然语言处理领域的重要研究方向，其核心目标是在生成自然语言文本时，根据用户提供的控制信号或约束条件，生成符合预期的内容。研究方法有重训练方法、微调方法、强化学习方法。如图所示。三、面向文本的可控生成可控文本生成方法重训练方法基于重训练的可控文本生成方法通过重新训练引入外部控制信号，使生成的文本能够遵循特定要求，如情感、风格或主题。通过引入额外信息（如标签、约束或策略）直接影响生成内容的风格和主题。具有以下优点：精确控制:通过引入控制信号（如标签、约束等），能够在生成过程中精确地控制文本的风格、情感和主题。高可控性和一致性:通过特定的控制标签（如CTRL）引导生成，确保生成文本在不同任务中表现出较高的可控性和一致性。重训练方法面临以下挑战，训练通常需要大量标注数据和计算资源，尤其是处理多个控制信号时，训练过程复杂性增加。三、面向文本的可控生成可控文本生成方法重训练方法以下是几种重训练方法的介绍：CTRL：通过条件标签（ControlCodes）指导生成过程，确保文本遵循指定的情感、话题或风格。CoCon：通过自监督学习与对比学习，不依赖标注数据，调整生成内容以实现文本风格控制。POINTER：利用指针机制逐步调整生成内容，适用于需要细粒度控制的任务（如文本摘要、对话生成）。PRLC-BART：通过并行修正方式同时满足语义和词汇约束，确保文本符合特定的词汇选择要求。FGSC-PLM：针对情感强度和类型进行微调，生成情感控制精准的文本。。三、面向文本的可控生成可控文本生成方法微调方法在可控文本生成的研究中，许多方法通过不同的技术和策略实现对生成过程的控制，提供了更为灵活和精确的文本生成方式。这些方法大多基于对预训练模型的微调或调整，利用特定的控制信号或策略来指导生成内容，以适应用户需求和偏好。具有以下优点：灵活性:微调方法能够根据特定任务的需求灵活调整生成内容，支持多种应用场景。高效控制:通过优化模型生成过程，能够实现精准的文本控制，如情感、风格、主题等。微调方法面临以下挑战，尽管微调方法相对重训练方法更为高效，但仍然依赖于大量的标注数据和高质量的控制信号。三、面向文本的可控生成可控文本生成方法微调方法以下是几种微调方法的介绍：AT-CTG：通过引入辅助任务增强条件文本生成能力，灵活调整输出，提升模型的控制能力。Discup：合作式反向不可能性提示微调策略，通过判别器与生成器合作，减少不符合要求的文本生成，增强目标导向性。CP-CG：通过对比式困惑度评估优化生成文本的质量与安全性，尤其在去毒任务中表现出色。CITR：在开放资源上进行指令调优，提升模型跨任务的指令响应能力，展现更强的泛化性和灵活性。PEPT：参数高效提示调优方法，通过优化少量提示参数提升生成任务性能。三、面向文本的可控生成可控文本生成方法微调方法CP-NLG：设计对比式文本前缀控制策略，增强自然语言生成的控制能力，提升多目标任务中的精准性与一致性。CTG-NLI：通过将控制信号转化为自然语言指令，用户可以直接指定生成内容的要求，灵活控制生成过程。LiFi：通过轻量级方式实现细粒度的文本生成控制，适用于高效控制的任务。CLM-Interp：利用线性插值调整模型生成方式，灵活适应不同的控制需求。SafeRLHF：基于人类反馈的安全强化学习方法，减少有害内容生成风险，同时确保生成文本有用且无害。三、面向文本的可控生成可控文本生成方法强化学习方法强化学习通过与环境的交互、根据反馈调整生成策略，特别适用于动态变化的生成任务，如情感、风格、内容控制。强化学习能够通过奖励信号引导生成过程，优化文本生成的多个目标，如情感、主题一致性、语法正确性等。在没有大量标注数据的情况下，强化学习通过与环境的交互获得奖励信号，从而进行模型训练和优化。具有以下优点：高效的目标优化:通过奖励机制引导生成过程，能够在多目标任务中优化生成内容。无监督控制:强化学习在无需大量标注数据的情况下，能够进行有效训练，适应数据稀缺场景。三、面向文本的可控生成可控文本生成方法强化学习方法以下是几种强化学习方法的介绍：CNSP(ControllableNeuralStoryPlot)：通过多种奖励信号优化生成过程，确保连贯性、创造力和主题一致性等目标。DBRL(DataBoostwithReinforcementLearning)：优化文本数据增强的多样性和质量，确保生成文本符合语法和语义目标。HFS(HumanFeedbackSummarization)：融入人类反馈信号，引导模型生成更符合用户偏好的摘要。DCG：引入分布式学习框架，通过多个奖励信号优化生成文本，平衡多个控制目标（如情感、主题、语法等）。三、面向文本的可控生成可控文本生成方法强化学习方法ERLCTG(EfficientReinforcementLearningforControlledTextGeneration)：高效强化学习方法减少对标签数据的依赖，在无监督学习场景下，利用强化学习生成符合用户需求的文本。四、数据集与评估方法常用数据集可控文本生成数据集可控图像生成数据集评估方法可控文本生成评估方法

可控图像生成评估方法四、数据集与评估方法常用数据集可控文本生成数据集以下是几种可控文本生成数据集的介绍。首先是用于情感控制生成任务的数据集，这些数据集帮助研究人员生成具有特定情感倾向的文本，并探索更细致的情感控制策略。IMDb：主要基于电影评论，支持正面与负面情感生成任务。Yelp：包含餐馆等服务类评论，情感与内容多样化。StanfordSentimentTreebank(SST-5)：细粒度情感标签，适用于复杂情感分类任务，提供从“非常负面”到“非常正面”的情感标注。四、数据集与评估方法常用数据集可控文本生成数据集下面是用于风格控制生成任务的数据集，这些数据集帮助研究人员生成特定风格或情境要求的文本，支持风格控制任务。Bible：提供古典风格的文本数据，用于生成具有宗教文体特征的文本。Shakespeare：提供莎士比亚风格文本，适用于生成具有文艺复兴时期风格的文本。图像描述数据集：基于卡通图片和其描述，适用于生成语言学习中的图像描述对话。四、数据集与评估方法常用数据集可控文本生成数据集下面是用于主题控制生成任务的数据集，这些数据集帮助研究人员生成围绕特定主题展开的文本，并探索更复杂的文本控制策略。20Newsgroups：包含多个新闻领域（科技、体育、政治等）的文章，适用于生成特定主题文本。AGNews：支持广泛的新闻分类任务，提供明确的主题标签。OpenWebTextCorpus(OWT)：大型英文文本集合，支持多样化文本生成任务，适用于生成与特定话题相关的输出。四、数据集与评估方法常用数据集可控图像生成数据集以下是几种可控文本生成数据集的介绍，数据集涵盖了从情感到风格、从单一物体到复杂场景的多种生成任务，支持细粒度的图像控制生成。首先是用于传统图像生成任务的数据集。MS-COCO：主要应用于目标检测与图像描述生成，提供丰富的多模态注释，适合生成特定物体、场景或动作的图像。CelebA：主要用于面部属性控制，包含40项面部属性标签（如性别、发型、表情等），支持细粒度控制生成。OpenImages-V6&V7：大规模数据集，提供600多类别的图像，包含详细的标注信息。V7版本增加了更多的多模态注释，适合处理复杂属性和多样化场景的任务。四、数据集与评估方法常用数据集可控图像生成数据集下面是用于特定领域生成任务的数据集。LSUN：主要用于生成特定场景（如教室、卧室、教堂等）的图像。GoogleFlowerClassificationDataset：关注花卉生成任务，适用于研究颜色、种类等细节控制。WikiArt：包含不同风格的艺术作品，支持生成特定风格的艺术图像。四、数据集与评估方法常用数据集可控图像生成数据集下面是用于文本到图像生成任务的数据集。Flickr30K：提供图像及其对应的文本描述，适用于生成符合特定文本描述的图像。LAION：数亿张图像及其对应的文本描述，广泛应用于大规模预训练和文本到图像生成任务。ConceptualCaptions：超过3.3百万张图像及其描述，内容自然且多样，为文本到图像生成提供重要数据支持。VisualGenome：提供详细的物体标注、物体间关系及属性信息，适用于复杂场景理解和推理任务。四、数据集与评估方法常用数据集可控图像生成数据集下面是特殊控制任务数据集。DeepFashion：专注于服装领域，提供关于服装种类、颜色、纹理及姿态等详细注释，支持更复杂的控制任务。ShapeNet：针对三维物体生成，提供三维模型和投影图像，满足视角、形状等生成任务。Objaverse：提供多视角三维物体数据，支持多视角下的图像生成与控制任务，包含3D模型与多个视角图像。四、数据集与评估方法评估方法可控文本生成评估方法下面是用于内容准确性评估的方法。BLEU：通过计算生成文本与参考文本的n-gram精确匹配度，评估生成文本的准确性。NIST：类似于BLEU，但考虑了n-gram在参考文本中的重要性。ROUGE-n：评估生成文本与参考文本的n-gram覆盖度，并通过位置一致性（如ROUGE-L中的子序列匹配）进行衡量。METEOR：引入语义匹配和位置相关的权重，更细致地比较生成文本与参考文本。BERTScore：基于预训练语言模型，计算生成文本与参考文本的嵌入相似度，更精准地评估生成文本的语义一致性。四、数据集与评估方法评估方法可控文本生成评估方法QAGS：通过预训练模型判别生成文本与输入条件在语义上的一致性，评估生成文本的事实一致性。roberta-sts：基于预训练语言模型，专注于生成文本与参考文本的语义相似性。FwPPL&RevPPL：FwPPL评估生成文本的自然性。RevPPL衡量生成文本对条件的依赖性，评估生成任务的控制性。GPT-basedScoring：通过强大的语言模型对生成结果进行打分，综合评估其流畅性、连贯性及逻辑性。ADEM：评估生成对话与人类对话的质量接近程度，适用于对话生成任务。CompEval：从对比学习角度评估生成文本的多样性和质量。四、数据集与评估方法评估方法可控文本生成评估方法下面是用于多样性评估的方法。Distinct-1&Distinct-2：分别计算生成文本中的独特unigram和bigr