摘要：1. 真实性与保真度：确保合成图像具有高度的真实感是至关重要的。这要求使用先进的生成模型，如深度学习模型，来捕捉并复制现实世界图像的复杂模式和细节。[Heusel, 2017; Wood, 2021] 2. 避免偏差...
1. 真实性与保真度：确保合成图像具有高度的真实感是至关重要的。这要求使用先进的生成模型，如深度学习模型，来捕捉并复制现实世界图像的复杂模式和细节。[Heusel, 2017; Wood, 2021]
2. 避免偏差与偏见：在合成数据时，必须仔细设计以防止引入或放大现有数据集中的偏差。这包括在数据生成和验证阶段实施严格的公平性评估。[Barbierato, 2022; Gupta, 2021]
3. 复杂性与多样性：合成数据应反映真实世界的多样性，包括但不限于文化、性别、年龄等，以促进模型的泛化能力。[Guarnera, 2020; Van Breugel, 2023]
4. 安全性与：合成图像的使用需考虑其潜在的滥用风险，比如在社交媒体上冒充真人或操纵信息。需要建立明确的道德指南，并开发检测合成图像的技术。[Byman et al., 2023; Rid, 2020]
5. 辅助人类评估：开发评估工具和标准，如Alpaca Eval、MT Bench等，帮助评估合成图像的质量和真实性，确保它们能够辅助而非误导人类判断。[Groh, 2022]
6. AI对齐与多义性：在使用合成数据训练AI模型时，要确保模型的行为与人类价值观一致，避免因数据的多义性导致的不确定性或偏见学习。[Zhou et al., 2024; Feng, 2023b]
7. 技术细节：在图像合成的具体技术实践中，应关注子任务如图像和谐化、阴影生成、物体放置等，确保每个方面都尽可能自然和准确。[知乎文章 图像合成阶段性小结(2022)]
8. 视频合成与3D扩展：考虑到时间维度，合成图像的实践应扩展到视频合成，同时探索3D场景的合成，利用NeRF等技术。[知乎文章 图像合成阶段性小结(2022)]
9. 持续监控与反馈：在合成数据的使用过程中，持续监控模型性能和数据的有效性，及时调整策略以应对新出现的问题。[Ji, 2023; Weidinger, 2021]
10. 透明度与标记：对于发布的合成图像，考虑加入透明度标记，告知观众图像的合成性质，以维护信息的真实性和透明度。[自推理，基于实践]
通过遵循这些最佳实践，图像合成不仅能够提升技术的创新性和实用性，还能确保其在社会中的负责任应用。
