TPAMI 2023综述：生成式AI在图像合成领域的应用与进展

随着人工智能技术的飞速发展，生成式AI已经成为图像合成领域的重要技术之一。近日，TPAMI 2023发布了一篇关于生成式AI与图像合成的综述论文，全面梳理了该领域的最新研究进展和应用场景。

该综述首先介绍了生成式AI的基本概念和技术原理，包括基于GAN的方法、扩散模型、自回归模型等。这些技术不仅在图像生成方面取得了显著的成果，还在图像编辑、风格转换、超分辨率等领域展现出了广泛的应用前景。

在图像合成方面，多模态图像合成与编辑是一项备受关注的技术。该综述对多模态图像合成与编辑的任务意义、整体发展进行了详细阐述，并分类介绍了目前的各种技术方法。这些方法主要根据引导图片合成与编辑的数据模态进行分类，包括视觉引导、文字引导、语音引导以及近期提出的控制点引导等。同时，该综述还探讨了相应模态数据的处理方法，以及各方法的优缺点。

针对图像合成与编辑的模型框架，综述论文对目前流行的技术进行了全面分析。基于GAN的方法在图像合成领域取得了显著的成效，尤其是条件GAN和GAN反演技术的应用。然而，GAN方法也存在一些挑战，如训练稳定性、模式崩溃等问题。因此，研究人员逐渐将目光投向了其他生成式AI技术。

扩散模型是近期备受关注的一种生成式AI技术，其在图像合成方面取得了令人瞩目的成果。DALL-E2和Imagen等基于扩散模型的技术在图像合成任务上实现了高质量的生成效果。与GAN相比，扩散模型具有静态的训练目标和易扩展性等优点，因此在图像合成领域具有广泛的应用前景。

此外，自回归模型也是一种重要的生成式AI技术。自回归方法通过学习一个向量量化编码器将图片离散地表示为token序列，并自回归地建模token的分布。这种方法在处理多模态数据方面具有天然的优势，能够利用各种模态的数据作为条件进行图像合成与编辑。因此，自回归模型在图像合成领域也展现出了巨大的潜力。

除了上述技术外，该综述还关注了3D感知的多模态合成与编辑技术。随着神经辐射场(NeRF)的快速发展，3D感知的图像合成与编辑逐渐成为研究热点。由于需要考虑多视角一致性等问题，3D感知的多模态合成与编辑技术面临更大的挑战。然而，这一领域的研究也为图像合成带来了新的发展机遇。

在挑战与未来发展方向部分，该综述对目前生成式AI在图像合成领域面临的挑战进行了深入探讨，包括大规模多模态数据集的构建、准确可靠的评估指标设计、高效的网络架构设计以及3D感知技术的发展方向等。这些挑战为未来的研究提供了方向和指导。

总的来说，生成式AI在图像合成领域已经取得了显著的成果，并展现出广泛的应用前景。TPAMI 2023的这篇综述论文为读者提供了全面而深入的了解，有助于推动该领域的进一步发展。随着技术的不断进步和创新，我们有理由相信生成式AI将在图像合成及其他相关领域发挥更加重要的作用。