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手机网站建设怎么样,wordpress 播放视频,网站建设费是什么,灰色关键词排名InstanceAssemble 框架通过 级联结构 将文本语义与布局信息分阶段建模#xff0c;并引入全新的 Assemble-Attention#xff0c;让模型在面对高密度、多实例布局时依然能保持清晰的空间理解与精准对齐。同时#xff0c;InstanceAssemble 采用 极轻量的 LoRA 适配方式#xf…InstanceAssemble 框架通过 级联结构 将文本语义与布局信息分阶段建模并引入全新的 Assemble-Attention让模型在面对高密度、多实例布局时依然能保持清晰的空间理解与精准对齐。同时InstanceAssemble 采用 极轻量的 LoRA 适配方式即可在保持底模能力的前提下实现灵活的文本与参考图多模态控制。小红书 AIGC 团队推出全新布局可控生成框架 InstanceAssemble专为应对复杂场景下的 Layout-to-Image 任务。InstanceAssemble 框架通过 级联结构 将文本语义与布局信息分阶段建模并引入全新的 Assemble-Attention让模型在面对高密度、多实例布局时依然能保持清晰的空间理解与精准对齐。同时InstanceAssemble 采用 极轻量的 LoRA 适配方式仅占 SD3-Medium 3.46%、Flux.1 0.84% 参数即可在保持底模能力的前提下实现灵活的文本与参考图多模态控制。我们还构建了全新的 DenseLayout 基准与可解释评价指标 LGS让布局对齐的评估更加精确可靠。整体来看InstanceAssemble 在复杂布局场景下表现稳健生成质量与可控性均达到业内领先水平。论文标题InstanceAssemble: Layout-Aware Image Generation via Instance Assembling Attention论文链接https://arxiv.org/abs/2509.16691项目主页https://github.com/FireRedTeam/InstanceAssemble01、背景当下的文本生成图像扩散模型取得了长足进展为图像生成引入布局控制Layout-to-Image, L2I成为可能。然而现有布局到图像生成方法在复杂场景下表现仍不理想一方面如何精确对齐给定布局并同时保持高画质是巨大挑战另一方面在扩散生成的逐步去噪过程中确保每个目标的位置与语义属性不偏离也极为困难。此外布局控制往往需要支持多模态条件如文本、参考图等信息这进一步增加了技术复杂度。现有方案各有不足无训练方法虽然无需改动基础模型但在复杂布局下效果显著下降且对超参数敏感、推理速度慢有训练方法通过额外模块注入布局信息但往往引入海量参数训练代价高昂。评估方面传统指标也存在偏差难以准确衡量布局对齐程度。这些挑战和不足表明实现稳健且高效的布局可控图像生成亟需新的算法创新。为此小红书智能创作AIGC团队提出了InstanceAssemble框架从架构和评测上全面应对上述难题实现了在复杂布局条件下的精确图像生成。02、方法InstanceAssemble方法在架构上引入了级联结构将全局文本提示与实例级布局条件分阶段处理。具体而言模型先利用原有DiT获取全局图像背景和整体语境再通过新设计的实例组装注意力模块Assemble-Attn逐个整合各布局实例信息实现局部精细控制。这样的级联架构确保了全局质量与局部对齐两方面的兼顾避免了同时处理所有实例可能产生的冲突。在实例组装注意力中每个目标实例的注意力计算仅在其对应图像区域内进行避免不同实例间互相干扰。这种独立注意力机制使模型能够有效处理重叠或小物体等复杂布局情形同时通过权重融合各实例特征保持画面整体协调。此外InstanceAssemble 使用LoRA模块进行轻量级模型适配。通过在基础扩散模型中注入少量LoRA参数仅增加基础模型的3%的参数量左右实现了对现有 DiT-based 文本生成图像模型的灵活扩展。LoRA 的加入使模型在保留原有生成能力的同时能够高效地学习布局控制不需要大规模重训整个模型并具备良好的兼容性例如可方便地加载不同风格的 LoRA 权重。最后该方法还支持多模态的布局输入每个实例既可由文本描述指定也能利用额外的图像信息如参考图片、深度图、边缘图等来丰富内容表示。03、效果与对比为了全面评估模型在复杂布局下的表现作者构建了全新的基准数据集DenseLayout包含5,000张图像和约90,000个实例平均每图18个目标专门用于测试在高密度布局场景下的生成效果。同时提出了LGS (Layout Grounding Score)作为评测新指标将空间精度和语义一致性相结合更准确地衡量生成图像对布局指令的满足程度。其中空间精度通过检测目标位置与给定边界框的IoU计算得到语义一致性则利用视觉问答模型判断颜色、材质、形状等属性匹配度。在上述严苛评测下InstanceAssemble 展现了卓越的性能。实验结果表明该方法在 DenseLayout 基准上的布局对齐指标(mIoU)显著优于现有方法综合的 LGS 分数处于当前最优水平同时全局图像质量保持良好。特别是在稠密布局场景下远超训练时≤10个实例的密度InstanceAssemble 依然能够精确地将每个目标生成在指定位置并正确呈现其语义属性验证了模型的强泛化能力。而对比方法在相同条件下往往出现漏生成、位置紊乱或风格不一致的问题定性结果同样佐证了这一点。此外得益于 LoRA 轻量架构InstanceAssemble 相较其他有训练方法在参数开销和推理耗时上更具优势在效率与效果之间取得了良好平衡。04、应用InstanceAssemble 的设计在兼顾性能的同时非常注重兼容扩展性。由于采用LoRA 作为插件式适配研究者和从业者可以方便地为模型引入不同风格迁移能力。例如将经过特定画风微调的 LoRA 模块如油画风格、3d风格等加载到InstanceAssemble中模型即可在保持布局精准对齐的前提下生成带有对应风格的图像。这种对多种风格 LoRA 的高兼容性使得模型能够跨越不同域进行跨风格、跨领域的布局图像创作。综上所述InstanceAssemble 通过其独特的架构和模块设计实现了精细布局控制与高质量生成的有机结合不仅在学术基准上取得领先表现也展现出广阔的应用潜力。未来随着更多样的LoRA模块和多模态信息融入InstanceAssemble 可进一步拓展至智能排版、虚拟内容创作、数据增强等诸多领域推动布局图像生成的发展和落地应用。作者简介Core Contributors项强现硕士就读于复旦大学小红书智能创作AIGC组实习生主要研究方向包括可控图像生成图像编辑等谢风孙爽小红书智能创作AIGC组算法工程师支持小红书短文发布业务图像编辑能力建设等秦明宋德嘉小红书商业化智能创意负责人主要研究方向包括视频剪辑图像编辑文本可控生成等令狐赵海博小红书智能创作多模态算法负责人主要研究方向包括AIGC图像生成与编辑大模型、多模态内容理解与生成如果你想更深入地学习大模型以下是一些非常有价值的学习资源这些资源将帮助你从不同角度学习大模型提升你的实践能力。一、全套AGI大模型学习路线AI大模型时代的学习之旅从基础到前沿掌握人工智能的核心技能​因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获取二、640套AI大模型报告合集这套包含640份报告的合集涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师还是对AI大模型感兴趣的爱好者这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获取三、AI大模型经典PDF籍随着人工智能技术的飞速发展AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型如GPT-3、BERT、XLNet等以其强大的语言理解和生成能力正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获取四、AI大模型商业化落地方案作为普通人入局大模型时代需要持续学习和实践不断提高自己的技能和认知水平同时也需要有责任感和伦理意识为人工智能的健康发展贡献力量。