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摘要
在NeurIPS 2025会议上，智创AIGC团队提出了一种名为InstanceAssemble的新型布局控制生成算法。该算法采用级联结构，分阶段处理文本语义与布局信息，显著提升了模型在高密度、多实例场景下的空间理解能力。其核心创新在于引入Assemble-Attention机制，实现精确的实例对齐与布局控制。同时，InstanceAssemble结合轻量级LoRA适配方法，支持灵活的文本与参考图多模态控制，在保持基础模型性能的同时提升任务适应性。
关键词
NeurIPS, AIGC, 布局生成, 注意力机制, LoRA
在人工智能生成内容（AIGC）迅速发展的当下，布局控制生成任务正面临前所未有的挑战。尤其是在处理高密度、多实例的复杂场景时，传统模型往往难以兼顾语义准确性与空间结构的清晰表达。尽管已有方法尝试通过联合建模文本与布局信息来提升生成质量，但在实例间的关系建模和精确对齐方面仍显不足。正是在这一背景下，智创AIGC团队于NeurIPS 2025会议上提出了InstanceAssemble算法。该算法旨在解决现有模型在复杂布局生成中空间理解模糊、实例定位偏差等问题，推动AIGC技术向更精细、可控的方向发展。随着用户对生成内容结构化要求的不断提高，尤其是在设计、广告和虚拟场景构建等实际应用中，对布局生成的精度和灵活性提出了更高标准。InstanceAssemble的提出，不仅是对当前技术瓶颈的一次有力回应，也标志着多模态生成模型在结构感知能力上的重要突破。
InstanceAssemble的核心在于其独特的级联结构设计，能够分阶段处理文本语义与布局信息，从而实现更高效的信息解耦与整合。该算法引入了一种全新的注意力机制——Assemble-Attention，专门用于增强模型在高密度场景下的空间理解能力。Assemble-Attention通过动态聚合实例间的相对位置关系与语义特征，实现了精确的实例对齐与布局控制，显著提升了生成结果的空间合理性。此外，InstanceAssemble采用了轻量级的LoRA适配方式，在不破坏基础模型能力的前提下，支持灵活的文本与参考图多模态控制。这种设计不仅降低了训练成本，还增强了模型在不同任务间的适应性与泛化能力。相较于传统微调方法，LoRA的引入使得模型能够在资源消耗最小的情况下完成高效迁移，为大规模部署提供了可行性。整体而言，InstanceAssemble以其创新的架构设计与高效的控制机制，为布局生成领域树立了新的技术标杆。
在InstanceAssemble算法的设计中，级联结构的引入并非仅仅是一种架构上的调整，而是一次对生成逻辑的深刻重构。面对高密度、多实例布局生成任务中语义与空间信息交织混乱的难题，传统模型往往采取并行或融合式建模方式，导致信息纠缠、控制力下降。InstanceAssemble则另辟蹊径，通过分阶段处理机制，将文本语义理解置于第一阶段，专注于提取输入描述中的关键对象及其属性；随后在第二阶段逐步注入布局坐标、相对位置等空间约束，实现从“说什么”到“放哪里”的有序过渡。这种解耦式的级联设计，使得模型能够在每一阶段集中精力解决特定子任务，避免了信息过载带来的语义漂移与定位偏差。尤其在处理包含数十个实例的复杂场景时，该结构展现出卓越的稳定性与清晰的推理路径。正是这种层层递进的信息组织方式，赋予了InstanceAssemble更强的结构化生成能力，也为后续精确的空间对齐奠定了坚实基础。
Assemble-Attention作为InstanceAssemble的核心创新，重新定义了模型对多实例空间关系的理解方式。不同于传统注意力机制在全局范围内均匀计算关联权重，Assemble-Attention聚焦于实例间的相对位置与语义协同，通过动态构建局部注意力图谱，精准捕捉每个对象在整体布局中的角色与边界。在高密度场景下，这一机制有效缓解了实例间相互遮挡、重叠造成的混淆问题，显著提升了模型对细微空间差异的敏感度。更重要的是，Assemble-Attention支持跨模态对齐——当同时输入文本描述与参考图像时，它能自动建立语言表达与视觉元素之间的细粒度对应关系，确保生成结果不仅语义准确，且空间排布高度一致。这种兼具结构性与灵活性的注意力设计，使模型在面对多样化布局指令时仍能保持稳健输出，真正实现了“所想即所得”的生成体验。
InstanceAssemble所采用的LoRA（Low-Rank Adaptation）是一种轻量级的模型适配方法，其核心思想在于通过低秩矩阵分解的方式，在不修改预训练基础模型参数的前提下，实现对特定任务的高效微调。这一机制避免了传统全参数微调带来的巨大计算开销与存储负担，使得模型能够在保持原始语义理解能力的同时，快速适应新的控制需求。在InstanceAssemble中，LoRA被巧妙地嵌入到注意力模块之中，仅需调整少量可学习参数，即可实现对文本与布局信息的精准调控。这种设计不仅大幅降低了训练成本，还显著提升了模型在不同应用场景间的迁移能力。尤其在多任务并行部署时，多个LoRA模块可以共用同一个基础模型，按需加载，极大增强了系统的灵活性与可扩展性。更为重要的是，LoRA的引入并未牺牲生成质量——实验表明，结合该方法的InstanceAssemble在复杂布局生成任务中仍能保持高度的空间一致性与语义准确性，真正实现了“轻量而不简单”的技术突破。
InstanceAssemble通过融合文本描述与参考图像两种输入模态，构建了一套灵活高效的多模态控制框架。在处理过程中，模型首先分别提取文本中的语义特征与参考图中的视觉布局结构，并通过级联结构进行分阶段对齐。关键在于，Assemble-Attention机制在此发挥了桥梁作用：它能够动态识别文本中提及的对象与其在参考图中对应区域之间的关联，进而将语言指令精确映射到空间位置上。这种跨模态对齐不仅依赖于语义相似性，更结合了相对坐标、尺寸比例等几何先验信息，确保生成布局既符合描述意图，又保留参考图的结构逻辑。此外，得益于LoRA的轻量级适配能力，模型可在不同控制模式间自由切换——无论是纯文本驱动、图文联合引导，还是以图为主、文为辅的混合模式，InstanceAssemble均能稳定输出高质量结果。这种细粒度的多模态协同机制，标志着AIGC在可控生成方向上的又一次实质性飞跃。
在NeurIPS 2025会议展示的多个实际应用场景中，InstanceAssemble算法展现了其卓越的布局控制能力与广泛的适用性。该算法已被成功应用于数字内容创作、智能广告设计以及虚拟场景构建等领域，尤其在需要高密度实例排布和精确语义对齐的任务中表现突出。例如，在某电商平台的智能海报生成系统中，InstanceAssemble通过解析自然语言描述并结合参考图布局，实现了商品元素的自动排列与风格化组合，显著提升了设计效率与视觉一致性。此外，在虚拟室内设计场景中，用户仅需输入“客厅中央放置灰色沙发，左侧配有落地灯，右侧连接开放式厨房”等描述，模型即可生成符合空间逻辑且布局清晰的平面示意图。这一过程不仅依赖于文本语义的准确理解，更得益于Assemble-Attention机制对多实例间相对位置关系的精细建模。同时，LoRA适配方式使得模型能够快速迁移到不同风格模板或品牌规范下，无需重新训练整个网络，极大降低了部署成本。这些案例充分体现了InstanceAssemble在真实业务环境中的灵活性与实用性，为AIGC技术在专业设计领域的落地提供了强有力的支持。
InstanceAssemble在实际布局生成任务中的表现令人瞩目，尤其在处理包含数十个实例的复杂场景时展现出远超传统方法的空间理解能力与生成稳定性。实验结果显示，该算法在多个公开基准数据集上均取得了领先的布局精度与语义一致性评分，尤其是在实例密集、结构复杂的图像生成任务中，其生成结果的空间合理性显著提升。这主要归功于级联结构对语义与布局信息的有效解耦，以及Assemble-Attention机制对局部空间关系的动态捕捉。在用户评估中，超过85%的设计师认为InstanceAssemble生成的布局“接近专业水准”，并能准确响应细粒度的空间指令，如“将按钮置于右上角”或“图标之间保持等距分布”。更重要的是，结合LoRA的轻量级适配策略，模型在保持基础生成能力的同时，实现了对文本与参考图的灵活多模态控制，使生成结果既忠实于输入描述，又具备良好的视觉美感。这种高精度、强可控的生成特性，标志着布局生成技术正从“粗放式创造”迈向“精细化构造”的新阶段，也为未来AIGC在教育、传媒、建筑设计等领域的深度应用开辟了广阔前景。
在当前AIGC技术迅猛发展的背景下，布局生成领域的竞争日趋激烈。众多研究团队围绕文本到图像的结构化控制展开攻关，试图在复杂场景下实现语义与空间的精准对齐。然而，多数现有方法仍受限于并行建模带来的信息纠缠问题，在高密度、多实例布局中常出现实例错位、语义漂移等现象。InstanceAssemble的提出，正是在这一技术瓶颈期投下了一枚重磅砝码。其级联结构设计打破了传统融合式建模的局限，通过分阶段处理文本语义与布局信息，实现了更清晰的逻辑解耦与更强的空间控制力。尤为关键的是，Assemble-Attention机制的引入，使模型在处理数十个实例的复杂排布时仍能保持高度的空间敏感性与对齐精度，这在当前主流方法中尚属罕见。此外，结合LoRA轻量级适配策略，InstanceAssemble在不牺牲基础模型能力的前提下，实现了灵活的多模态控制，显著降低了部署成本与训练开销。相较之下，许多依赖全参数微调或固定模板匹配的方法显得笨重且适应性不足。因此，无论是在生成质量、控制精细度还是资源效率方面，InstanceAssemble都展现出明显的竞争优势，成为NeurIPS 2025会议上备受瞩目的技术亮点之一。
InstanceAssemble的成功为布局生成技术指明了新的发展方向——即从“整体感知”向“结构化组装”的范式转变。未来，随着用户对生成内容可控性要求的不断提升，类似分阶段、模块化的生成架构有望成为主流。Assemble-Attention机制所体现的局部关系建模思想，也可能被进一步拓展至三维空间或动态序列生成任务中，推动AIGC向更具逻辑性和可解释性的方向演进。同时，LoRA等轻量级适配技术的深度融合，将加速模型在不同行业场景中的快速迁移与落地应用。然而，挑战依然存在。尽管InstanceAssemble在高密度场景下表现优异，但在极端遮挡、语义模糊或跨域参考图差异较大的情况下，其实例对齐稳定性仍有提升空间。此外，如何在保证生成精度的同时进一步压缩计算资源消耗，仍是制约其大规模商用的关键因素。更为重要的是，随着多模态控制能力的增强，模型对输入指令的鲁棒性与容错机制也需同步优化，以应对真实环境中语言表达的多样性与不确定性。这些挑战不仅关乎技术本身的完善，更决定了AIGC能否真正融入专业创作流程，成为设计师与内容生产者值得信赖的智能伙伴。
InstanceAssemble算法在NeurIPS 2025会议上由智创AIGC团队提出，通过级联结构分阶段处理文本语义与布局信息，显著提升了模型在高密度、多实例场景下的空间理解能力。其核心创新Assemble-Attention机制实现了精确的实例对齐与布局控制，结合轻量级LoRA适配方法，支持灵活的文本与参考图多模态控制，在保持基础模型能力的同时增强了任务适应性。该算法在实际应用中展现出卓越的生成质量与部署效率，为AIGC领域的布局生成技术树立了新标杆。