浙大提出ContextGen，实现布局锚定多实例生成新SOTA

随着扩散模型（Diffusion Models）的迭代演进，图像生成已经日臻成熟。然而，在多实例图像生成（Multi-Instance Image Generation, MIG）这一有着大量用户场景的关键领域，现有的方法仍面临核心瓶颈：如何同时实现对多个对象的空间布局控制（Layout Control）以及身份特征的良好保持（Identity Preservation）。

主流方法往往无法做到两全其美：依赖文本和布局引导（Layout-to-Image）的模型往往难以实现高度的实例定制化，且实例遗漏、属性泄露的问题时有发生；而主流的主体驱动（Subject-driven）方法在主体数量增加时，面临着严重的身份混淆和细节丢失的问题。

ContextGen 与主流 SOTA 的对比示例，以及 ContextGen 的使用例

为解决这一制约高度定制化图像生成的难题，浙江大学 ReLER 团队发布 ContextGen，一个新型的基于Diffusion Transformer (DiT)的框架，旨在通过上下文学习，可靠地完成图像引导的多实例生成任务！

• 论文地址：https://arxiv.org/abs/2510.11000
• 项目地址：https://nenhang.github.io/ContextGen
• 开源代码：https://github.com/nenhang/ContextGen
• 开源模型：https://huggingface.co/ruihangxu/ContextGen

ContextGen 提出了全新的上下文生成范式，通过整合布局图像和多张参考图像，将布局控制与身份保持的挑战转化为统一的上下文建模问题。

双核驱动：实现布局与身份的双重保真

ContextGen 的双重核心机制，共同作用于统一的上下文 Token 序列上：

ContextGen 框架结构概览

上下文布局锚定（Contextual Layout Anchoring, CLA）

CLA 机制聚焦于全局上下文的引导，接受用户设计（或者模型自动拼合）的布局图像作为输入，以提供精确的全局布局控制和初步的身份信息。它通过在 DiT 模块的前置层和后置层部署自注意力机制，确保文本、待生成图像和布局图像三者进行充分注意力交互，对整体图像结构进行有效控制。

身份一致性注意力（Identity Consistency Attention, ICA）

ICA 机制聚焦细粒度的身份注入，利用原始高保真度的参考图像，将身份信息注入到其对应的目标位置，从而保障多个实例的身份一致性。它被部署到 DiT 模块的中间层，通过一个隔离式的注意力掩码，将参考图像的 Token 与对应待去噪区域的 Token 建立连接，旨在缓解重叠或者压缩导致的细节丢失问题，并在图像序列增长时保证身份信息的稳定注入。

这种的层次化的双重注意力策略，有效地让框架兼具了宏观的布局控制和精细的实例级身份保持。此外，ContextGen 还采用了增强的位置索引策略，系统性地区分和组织统一 Token 序列中多图像之间的关系。

数据基石：大规模详细标注的多实例数据集

针对当前领域高质量训练数据稀缺的现状，团队同时推出了IMIG-100K 数据集。这是首个为图像引导的多实例生成任务设计的大规模、具备不同难度层级、提供详细布局和身份标注的合成数据集，其构建流程代码也已经开源，支持用户根据自身需求生成定制化数据集。

IMIG-100K 数据集概览

IMIG-100K 的布局、身份标注

性能优化：DPO 强化学习解放创造力

团队在训练过程中发现，仅仅使用监督微调容易使得模型过度参考布局图像，导致生成的图像缺乏多样性和灵活性。为此，在监督微调之外，ContextGen 还引入了基于偏好优化（DPO）的强化学习阶段。该阶段将布局图像作为非偏好输入，鼓励模型不僵硬复制布局内容，生成更具创意和多样性的图像。

DPO 微调过程示例

实验验证：对标闭源模型，树立性能标杆

在广泛的定量和定性评估中，ContextGen 展现出卓越的 SOTA 性能。

身份保持：比肩闭源巨头

在LAMICBench++基准测试中，ContextGen 不仅超越了所有开源模型（平均得分提升+1.3%），更在身份一致性上比肩了一些闭源的商业巨头，在多实例的复杂场景中，ContextGen 在人物身份保持 (IDS) 和物体特征保持 (IPS) 上甚至可以和 GPT-4o 和 Nano Banana 一较高下。

LAMICBench++ 基准的定量对比

LAMICBench++ 基准的定性对比1

LAMICBench++ 基准的定性对比2

布局与属性控制：准确率大幅提升

在COCO-MIG上，ContextGen 在实例级成功率 (I-SR) 上提升+3.3%，空间准确性 (mIoU) 提升+5.9%。 在LayoutSAM-Eval中，ContextGen 在颜色、材质等属性的正确率上也超过了现有的模型。

COCO-MIG 和 LayoutSAM-Eval 基准的定量比较

COCO-MIG 基准的定性比较

LayoutSam-Eval 基准的定性比较

这些结果充分证明了 ContextGen 在多实例图像生成任务中的强大能力，成功实现了对布局和身份的双重精确控制。

前端支持：便捷的用户交互

为了方便用户体验，在项目中团队增加了一个简单易用的前端界面，支持用户上传参考图像、以文本的形式添加新素材、通过拖拽方便地设计布局，生成多实例图像。

ContextGen 前端交互界面

展望与未来

ContextGen 通过带有双重注意力的上下文机制，为高度可控的多实例生成提供了一个强大且可行的 DiT 框架。ReLER 团队进一步提出，如何更智能地理解用户的文本意图与多模态参考，仍然是一个值得深入探索的课题。未来，团队计划进一步优化模型架构，提升生成效率，并探索更多样化的用户交互方式，以满足更广泛的应用需求。