你要做一个“线稿生成上色图”的条件生成模型，训练数据是成对的（线稿, 彩色图）。推理时用户给的线稿与训练分布有偏移：笔触更粗、局部断线缺失。请回答：① 你会选 pix2pix 类条件 GAN 还是条件扩散，判断依据是什么；② 条件信息怎么注入（latent 拼接 / cross-attention / 旁路 zero-conv 注入），各自代价是什么；③ 针对分布偏移，你在训练侧和推理侧分别做什么，怎么量化偏移带来的退化。

面试官在考什么

判断能否按任务特性（配对数据、输出是否多解、延迟预算、偏移鲁棒性）选择条件生成范式，并把条件注入方式讲到实现与代价层面。

条件生成

回答框架 · 前两步

1. 选型依据：要求像素级对齐、结构保真、配对数据充足且延迟敏感时，pix2pix 类 cGAN 加 L1/perceptual loss 可行；需要更强多样性、对局部断线与笔触偏移更鲁棒、可接受较慢采样时，条件扩散更稳。核心看输出是否唯一解、不确定区域要不要给多解、推理预算。
2. 条件注入方式：① 与噪声 latent 在通道维拼接，结构约束强但条件利用较浅、难配合 classifier-free guidance；② cross-attention 把条件作为 K/V，适合文本等全局语义，局部结构保持较弱；③ 旁路编码器 + zero-conv 逐层注入主干，兼顾空间结构保持与基座先验复用，代价是额外参数与显存。三者可组合。

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