多实例图像生成

随着扩散模型（Diffusion Models）的迭代演进，图像生成技术已日趋成熟。然而，在多实例图像生成（Multi-Instance Image Generation, MIG）这一具有广泛用户场景的关键领域，现有方法仍面临核心瓶颈：如何同时实现对多个对象的精确空间布局控制（Layout Control）以及良好的身份特征保持（Identity Pres…

随着扩散模型在单图像生成领域的日益成熟，研究焦点正逐步转向更具挑战性的多实例图像生成（Multi-Instance Image Generation, MIG）任务。这一任务要求模型在生成包含多个主体的图像时，不仅能精确控制各实例的空间布局，还需保持每个主体与参考图像的高度身份一致性。然而，现有方法往往难以兼顾这两大核心需求：专注于布局控制的技术常忽略身份注…