AIGC视觉内容生成与追溯进展回顾

本综述由刘安安教授(天津大学电气与信息工程学院)、苏玉婷(天津大学电气与信息工程学院)、王兰教授(天津大学新媒体与传播学院)等人主导，主要关注 AIGC 视觉内容生成和可追溯性。在当今数字时代，技术的快速进步使多媒体内容创作，特别是视觉内容生成，成为现代社会发展不可或缺的一部分。数字媒体和创意产业的迅猛发展使人工智能生成内容 (AIGC) 技术成为人们关注的焦点。AIGC 的应用为多媒体创作者提供了新颖的工具，使电影、游戏和虚拟现实等多个领域受益。

本篇综述介绍了 AIGC 技术的进步，重点介绍了视觉内容生成及其关键方面可追溯性。首先，它追溯了图像生成技术从生成对抗网络 (GAN) 到 Tranormer 自回归模型和扩散概率模型的演进路径。这一进展凸显了图像质量和能力的飞跃。

GAN 的发展从文本条件方法演变为复杂的样式控制和大规模模型，开创了文本到图像的生成。GAN 通过扩展网络参数和数据集大小来提高性能。此外，基于 Tranormer 的自回归模型(如 DALL-E 和 CogView)标志着图像生成的新纪元，它们使用 Tranormer 结构来预测特征序列并将其解码为完整的图像。扩散概率模型以其稳定的训练方法和高质量的输出而闻名，它模拟数据转化为噪声并对其进行重构，提供稳定的训练和令人印象深刻的质量和多样性结果。

随着时间的推移，AIGC技术面临着提升内容质量和精确控制等挑战。可控图像生成技术旨在对内容进行精细控制，整合布局、草图和视觉参考等元素，使创作者能够保持艺术自主性和质量标准。

审查解决了图像真实性和潜在滥用这一关键问题，例如深度伪造和虚假新闻，并延伸到与隐私、安全和社会影响相关的风险。为此，与水印相关的图像可追溯性技术应运而生，利用水印技术对人工智能生成的图像进行身份验证和验证。

水印技术分为无水印嵌入、预嵌入、后嵌入和联合生成方法。无水印嵌入使用指纹信息进行模型归因。预嵌入将水印集成到训练数据中，而后嵌入将图像生成和水印嵌入分为两个阶段。联合生成方法旨在在图像生成过程中自适应地嵌入水印。每种方法在验证不同场景的可追溯性方面都发挥着关键作用，为防止人工智能生成的图像被滥用提供了强有力的防御。这些技术的发展为数字创意带来了新的视野，但也带来了重大挑战，特别是在图像真实性和潜在滥用方面。

总之，虽然 AIGC 技术在视觉内容创建方面提供了广阔的前景，但它也带来了可控性和安全性方面的挑战。本综述概述了图像生成技术、可控图像生成和水印相关的可追溯性技术。目的是为研究人员提供 AIGC 视觉内容生成和可追溯性的系统视角，了解这一快速发展领域的当前研究趋势、挑战和未来方向。

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