技术博客

近年来，扩散模型在单图像生成任务中取得了显著进展，展现出强大的生成能力与高质量的视觉输出。然而，在多实例图像生成（MIG）领域，即在同一图像中生成多个不同但特定的实例对象，现有方法仍面临布局控制不精确、实例间语义冲突及生成一致性不足等挑战。尽管已有研究尝试通过引入注意力机制或条件控制策略来提升生成效果，但在复杂场景下的实例分布与细节还原方面仍有提升空间。本文综述了MIG领域的最新进展，重点分析了扩散模型在多实例生成中的应用瓶颈与潜在解决方案，旨在为后续研究提供技术参考与方向指引。