غالبًا ما تعتمد محررات الانتشار الموحدة على هيكل أساسي ثابت ومشترك لمهام متنوعة، مما يؤدي إلى تداخل بين المهام وضعف التكيف مع المتطلبات غير المتجانسة (مثل المحلية مقابل العالمية، أو الدلالية مقابل الضوئية). وعلى وجه الخصوص، تجمع النماذج الشائعة من نوع ControlNet وOmniControl بين إشارات تكييف متعددة (مثل النص، والقناع، والمرجع) عبر ربط ثابت أو محولات مضافة، وهي آليات لا تستطيع إعطاء الأولوية ديناميكيًا أو كبت الوسائط المتعارضة، مما ينتج عنه تشوهات مثل تسرب الألوان عبر حدود الأقنعة، وانحراف الهوية أو الأسلوب، وسلوك غير متوقع تحت مدخلات متعددة الشروط.ولمعالجة هذه التحديات، نقترح منهجية «توجيه الخبراء الواعي للشروط» (Condition-Aware Routing of Experts، CARE-Edit) التي توائم عملية الحساب في النموذج مع الكفاءات المحددة في التحرير. وفي صميم هذه المنهجية، يُستخدم موجه انتباه خفي خفيف الوزن لتوزيع رموز الانتشار المشفرة على أربعة خبراء متخصصين: «النص»، و«القناع»، و«المرجع»، و«الأساس»، وذلك استنادًا إلى الشروط متعددة الوسائط وأزمنة الانتشار. وتتضمن الآلية: (i) وحدة «إعادة طلاء القناع» (Mask Repaint) التي تُحسّن أولًا الأقنعة الخشنة المُعرّفة من قبل المستخدم لتوفير إرشاد مكاني دقيق؛ و(ii) تطبيق الموجه لاختيار متفرق من أعلى K قيمة لتوزيع العمليات الحسابية ديناميكيًا على الخبراء الأكثر صلة؛ و(iii) وحدة «الخلط الخفي» (Latent Mixture) التي تدمج بعد ذلك مخرجات الخبراء بشكل متماسك، مدمجةً المعلومات الدلالية والمكانية والأسلوبية مع الصور الأساسية.وتُظهر التجارب أداءً قويًا لمنهجية CARE-Edit في مهام التحرير السياقي، بما في ذلك الحذف، والاستبدال، والتعديلات القائمة على النص، ونقل الأسلوب. كما يكشف التحليل التجريبي عن سلوك خاص بكل مهمة لدى الخبراء المتخصصين، مما يبرز الأهمية الحاسمة للمعالجة الديناميكية الواعية للشروط في تخفيف التعارضات الناشئة عن تعدد الشروط.