浙江大学开源ContextGen框架：攻克多实例图像生成“协同控制”难题，性能比肩GPT-4o

摘要：2025年12月22日，浙江大学ReLER实验室发布并开源了ContextGen框架，成功攻克了定制化AI图像生成领域长期存在的“布局控制”与“身份保真”协同难题。该框架基于Diffusion Transformer架构，创新性地引入双重上下文注意力机制，在权威基准测试中，其身份保持能力超越了当前开源领域的SOTA模型，并在关键指标上达到了与GPT-4o、Nano-Banana等顶尖闭源商业系统相当的水平。这一突破为高度定制化的图像生成应用开辟了新的技术路径，标志着我国在生成式AI底层核心技术领域取得重要进展。

一、 行业痛点：多实例生成的“协同控制”瓶颈

在定制化AI图像生成（AIGC）领域，多实例图像生成（Multi-Instance Generation, MIG）是迈向实用化的关键一步，它要求模型能根据用户提供的多张参考图像（如不同的人物、物体）和指定的空间布局，合成一张全新的、符合要求的图像。然而，现有技术普遍面临一个核心挑战：难以同时实现精确的布局控制和高保真的身份还原。

具体表现为两大痛点：首先，宏观布局难以固化。即使模型提供了布局控制功能，生成的多个实例也常常无法精确锚定在用户指定的位置，导致构图混乱、实例遗失或属性错位。其次，身份细节极易丢失。当画面中需要同时生成多个定制化主体时，每个主体的独特身份特征（如人物的面部细节、物体的特定纹理）在生成过程中会相互干扰和混淆，导致结果无法忠实还原参考图像。这已成为阻碍AI图像生成技术从“玩具”走向“工具”的关键瓶颈。

二、 核心突破：双重注意力机制实现架构级解耦

为从根本上解决这一协同控制难题，浙江大学ReLER团队提出的ContextGen框架，在Diffusion Transformer架构内部进行了革命性设计。其核心创新在于嵌入了两个功能各异的“注意力核”，实现了对布局和身份信息的架构级分层解耦控制。

1. 宏观布局控制器：上下文布局锚定 该模块被称为“上下文布局锚定”（Contextual Layout Anchoring, CLA），其作用如同图像的“总设计师”。它通过特定的注意力掩码机制，允许模型在生成过程中，让每个查询令牌与全局的文本描述、图像信息和布局指令进行充分通信。通过在DiT网络的前后层施加这种宏观约束，ContextGen能够鲁棒且精确地确保每一个生成的实例都严格遵循用户预设的构图蓝图。
2. 微观身份隔离器：身份一致性注意力 这是解决身份混淆问题的关键，即“身份一致性注意力”（Instance Consistency Attention, ICA）机制。该机制为每个实例创建了一个“注意力孤岛”：强制规定位于某个实例边界框内的查询令牌，只能关注其自身对应的参考图像、文本描述以及自身区域内的信息，严格切断不同实例身份令牌之间的交叉通信。这一设计从机制上保障了多主体身份信息能够被高保真、无干扰地注入到生成过程中，即使在实例重叠、压缩等复杂场景下，也能有效维持身份的独立性与完整性。

三、 性能验证：开源新SOTA，比肩商业巨头

ContextGen的性能在多个标准基准测试中得到了全面验证，其表现不仅确立了在开源领域的领先地位，更在关键指标上向顶级闭源模型发起了挑战。

在衡量布局精度的COCO-MIG基准上，ContextGen在空间准确性（mIoU）指标上实现了**+5.9%** 的显著提升，证明了其在精确构图方面的强大能力。

更具说服力的是在身份保持测试LAMICBench++ 上的表现。测试分为“较少主体”和“较多主体”两种场景。数据显示，在主体数量较多的复杂场景下，ContextGen的身份保真度（IDS）达到了30.42，这一成绩不仅大幅领先于其他开源模型，甚至超越了GPT-4o（17.12）和Nano-Banana（16.67）等强大的闭源商业系统。这标志着在最具挑战性的多主体定制生成任务上，中国开源模型取得了里程碑式的突破。

此外，团队同步开源了IMIG-100K数据集，这是首个包含详细布局与身份标注的大规模多实例合成数据集，为后续研究提供了宝贵的数据基石。同时，引入直接偏好优化（DPO）进行微调，有效避免了监督学习可能导致的布局生硬问题，提升了生成结果的多样性与自然度。

四、 技术背景与产业意义

ContextGen的突破并非孤立事件，它植根于中国在人工智能与多模态融合领域持续深耕的沃土。近年来，从“北斗+AI”催生的时空智能产业，到“AI+交通”大模型推动的出行变革，再到“AI+文旅”带来的智慧服务新体验，中国在推动AI与垂直行业深度融合方面成果丰硕。这些实践积累了丰富的场景理解与复杂问题处理经验。

同样，在AI生成技术的前沿，中国科研力量持续发力。此前，浙江大学APRIL实验室已成功开源了全球首个4K/8K超高清视频数据集UltraVideo及相应模型，攻克了AI视频生成的清晰度瓶颈。ContextGen框架的诞生，延续了这种瞄准核心难题、攻坚底层技术的创新路径。它将为游戏设计、广告创意、影视预演、个性化内容制作等领域提供强大的生产力工具，推动AIGC从“生成大致内容”迈向“生成精确可控内容”的新阶段。

五、 获取与体验

目前，ContextGen的相关资源已全面开源：

• 论文地址： https://arxiv.org/abs/2510.11000
• 代码地址： https://github.com/nenhang/ContextGen

研究团队还提供了一个用户友好的前端界面，用户可通过上传参考图像和自定义布局，亲身体验这一尖端技术带来的高度定制化图像生成能力。

文章来源：本文由大国AI导航（daguoai.com）基于浙江大学ReLER团队开源论文及发布资料，并结合人工智能多模态技术发展背景综合撰写。