为了调整网络架构以适应条件生成任务，核心思想是将条件信息整合到模型的输入和处理步骤中。条件生成涉及产生依赖于输入数据和指定条件的输出（如文本、图像或序列），例如类别标签、源语句或风格参数。该架构必须在一个或多个阶段显式地包含该条件——通常是在输入处理、中间层或输出生成期间。这确保了模型学习将条件与所需的输出模式相关联，从而实现受控生成。
一种常见的方法是修改输入层以包含作为附加输入的条件。例如，在基于 Transformer 的文本生成模型中，条件（如主题或情感标签）可以嵌入到向量中，并与输入令牌嵌入连接。或者，在用于图像生成的卷积网络（例如，条件 GAN）中，条件可以投影到空间特征图并与输入图像张量通过通道连接或逐元素加法相结合。用于图像到图像转换的 U-Net 等架构通常通过将其注入跳跃连接或中间层来使用条件信息，从而确保条件影响高级和低级特征。对于序列到序列任务，条件可以馈送到解码器的初始状态，或者通过交叉注意力机制进行处理，类似于在 T5 或 BART 等模型中如何使用编码器输出。
训练考虑因素也至关重要。必须优化模型，不仅要最小化生成输出和目标输出之间的损失，还要强制对条件的依赖。例如，在用于条件生成的变分自动编码器 (VAE) 中，通常构建潜在空间以编码输入数据和条件。像无分类器指导这样的技术——其中训练模型以在有和没有条件的情况下生成输出——可以改善条件依从性和输出质量之间的平衡。此外，架构可以使用自适应归一化层（例如，条件批归一化），其中条件调节层统计信息。一个实际的例子是 StyleGAN，其中风格向量控制每一层中的比例和移位参数，从而可以对生成的图像进行细粒度控制。通过系统地将条件集成到架构和训练过程中，模型学习可靠地生成多样化的、特定于条件的输出。