3DIS-FLUX – 浙大联合哈佛推出的多实例生成框架

3DIS-FLUX是什么

3DIS-FLUX是基于深度学习的多实例生成框架，通过解耦实例合成实现高质量的图像生成。结合3DIS框架的深度驱动场景构建和FLUX模型的扩散变换器架构，分为两阶段：首先生成场景深度图，然后基于FLUX模型进行细节渲染。通过注意力机制控制，确保每个实例的图像令牌只关注对应的文本令牌，实现精确的实例渲染。3DIS-FLUX无需对预训练模型进行额外训练，保留了强大的生成能力，同时在实例成功率和图像质量上显著优于传统方法。

3DIS-FLUX的主要功能

深度驱动的场景构建：3DIS-FLUX 将多实例生成分为两个阶段，首先通过布局到深度模型生成场景深度图，用于准确的实例定位和场景布局。细节渲染与属性控制：在第二阶段，3DIS-FLUX 使用 FLUX.1-Depth-dev 模型进行细节渲染。通过引入细节渲染器，基于布局信息操纵 FLUX 的联合注意力机制中的注意力掩码，确保每个实例的细粒度属性（如颜色、形状等）能够精确渲染。无需额外训练：框架仅在场景构建阶段需要适配器训练，在细节渲染阶段无需对预训练模型进行额外训练，显著降低了资源消耗。性能与质量提升：实验表明，3DIS-FLUX 在实例成功率和图像质量方面优于传统方法，如基于 SD2 和 SDXL 的 3DIS 框架，以及当前最先进的适配器方法。灵活性与兼容性：3DIS-FLUX 与多种预训练模型兼容，能无缝集成到现有的生成式 AI 系统中。

3DIS-FLUX的技术原理

两阶段生成流程场景构建阶段：使用布局到深度模型（Layout-to-Depth Model）根据用户提供的布局信息生成场景深度图。这一阶段需要适配器训练，确保场景的布局与用户定义的实例位置一致。细节渲染阶段：基于 FLUX.1-Depth-dev 模型根据深度图生成高质量的 RGB 图像。这一阶段无需额外训练，直接利用预训练的 FLUX 模型进行渲染。FLUX 模型的集成：FLUX 是一种基于扩散变换器（DiT）的先进模型，具有强大的文本控制能力和图像生成质量。在细节渲染阶段，3DIS-FLUX 通过 FLUX 模型的联合注意力机制（Joint Attention）实现图像和文本嵌入的对齐，并通过注意力掩码（Attention Mask）确保每个实例的图像令牌仅关注其对应的文本令牌。注意力机制的优化：为了进一步提升实例的细粒度属性渲染精度，3DIS-FLUX 引入了细节渲染器（Detail Renderer），通过操纵 FLUX 模型的联合注意力机制中的注意力掩码，确保每个实例的渲染精度。

3DIS-FLUX的项目地址

Arxiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2501.05131

3DIS-FLUX的应用场景

电商设计与海报生成：3DIS-FLUX 可用于生成高质量的电商产品图和海报设计。通过定义多个实例的布局和属性，用户可以快速生成包含多个商品的场景图，满足电商设计中对产品展示和视觉效果的高要求。创意设计与艺术创作：能支持创意设计和艺术创作，生成具有精细属性的多实例图像，例如自然风光、城市景观、人物肖像等。用户可以通过文本描述和布局定义，生成符合创意需求的复杂场景。虚拟场景构建：3DIS-FLUX 可用于构建虚拟场景，如游戏背景、虚拟展览等。通过深度图和细节渲染的结合，能生成具有空间感和真实感的多实例图像，满足虚拟场景中对物体布局和细节的精确要求。广告与营销内容生成：在广告和营销领域，3DIS-FLUX 可以快速生成包含多个元素的视觉内容，如广告海报、宣传图等。