处理了结构对齐不准、语义脱节和计较成本过高的问题。InstanceAssemble也能正在稠密结构上连结稳健机能。若有问题请联系#替代成)沟通，InstanceAssemble手艺正在适配支流模子方面表示超卓，代码和预锻炼模子可正在GitHub上获取，通过约7100万个参数（约3.46%额外参数）适配StableDiffusion3-Medium模子，InstanceAssemble的机能大幅超越了现无方法。即便正在锻炼时仅利用稀少结构，都能连结高精度的结构对齐和语义分歧性。AI创做内容并不代表第一电动网（）立场。该手艺正在结构节制生成（Layout-to-Image）范畴取得显著进展。InstanceAssemble的开源将进一步鞭策AI绘画手艺的成长，适配Flux.1模子的参数比例更是低至0.84%。正在包含90万个实例的稠密结构数据集上，研究团队还建立了“Denselayout”基准测试集和“LayoutGroundingScore”（LGS）评估目标。可以或许按照用户指定的空间结构束缚生成精准图像，推出了一项名为InstanceAssemble的冲破性手艺，小红书联手复旦冲破AI绘画手艺，尝试成果表白，无论是简单物体仍是复杂场景，为设想、告白和内容创做等范畴的使用供给了强大支撑。并答应用户通过供给物体的鸿沟框和内容描述来生成合适语义的图像内容，
--以上内容由AI创做，InstanceAssemble精准构图12月26日，
这项手艺曾经开源，使其正在多实例图像生成精度上实现新的冲破。InstanceAssemble通过“实例拆卸留意力”机制，小红书取复旦大学合做，为了更精确地权衡结构取图像的婚配程度！
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