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浙江大学 ReLER 实验室团队开源了 ContextGen 多图参考身份一致性生成模型。

ContextGen 通过 CLA（Contextual Layout Anchoring，上下文布局锚定）与 ICA（Identity Consistency Attention，身份一致性注意力）两大核心机制，在 DiT 架构下实现了对多主体位置与身份的极限控制，性能超越 GPT-4o 及 Nano Banana。

多实例图像生成长期以来是计算机视觉领域的硬骨头。

当用户试图在一张图中同时放入三个不同特征的人物或特定物体时，现有的模型往往会陷入逻辑混乱。

常见的问题包括主体身份融合，比如把 A 的衣服穿在 B 身上，或者布局完全失控，本该在左边的物体跑到了右边。

ContextGen 不是简单地增加参数量，而是重新思考了生成过程中的上下文关系。

研究团队提出了一套基于 DiT 的全新框架，旨在通过统一的上下文标记序列，将文本、布局图和多张参考图像无缝整合。

统一布局与身份的扩散变换器架构

在主流的扩散模型中，传统的 UNet 架构逐渐向 DiT 转型。DiT 的优势在于能够处理更长的序列，并将不同模态的数据转化为统一的 Token。

ContextGen 利用了这一特性，构建了一个包含文本标记、噪声图像标记、布局图像标记和多个参考图像标记的超长序列。

CLA 是该框架的第一根支柱。

它引入了一个复合布局图，这可以是由用户手动拼接的参考图，也可以是通过算法自动生成的排列。

CLA 的作用是在生成的早期阶段和收尾阶段，通过特定的注意力掩码，强制模型将注意力集中在预设的空间结构上。

这种做法解决了布局失控的问题。

当模型在处理全局上下文时，CLA 确保了每个实例都被锚定在正确的位置。

如果只依赖文字描述，模型往往无法精确理解 1 号位置和 2 号位置的物理界限，而 CLA 提供了直观的空间参考，让模型知道哪里该画什么。

ICA 则是第二根支柱，专门用于解决身份丢失问题。

在处理多个不同主体的参考图时，模型容易产生信息干扰。

ICA 通过一种分层注意力机制，在 DiT 的中间层发挥作用。

它建立了一个强制性的连接，让特定区域的查询标记只能看到其对应的参考图像标记。

通过这种方式，ICA 在不干扰全局构图的前提下，实现了对局部细节的精准注入。

它就像是一个精密的外科手术，将参考图中的人脸细节、物体纹理精准地缝合到生成的图像中，从而避免了多个主体特征混淆的尴尬局面。

上下文锚定与注意力机制的层级演进

为了让模型在空间感知上更加敏锐，研究者引入了增强的位置索引策略。

传统的 RoPE（旋转位置嵌入）在处理单张图片时表现良好，但在面对多张参考图和布局图组成的复杂序列时，往往会出现索引重叠的问题。

ContextGen 采用了一种三元组位置编码方案。

它为噪声潜变量保留了原始的二维坐标索引，而为辅助输入，包括布局图和参考图，分配了唯一的、不重叠的索引。

这种细致的排列让注意力机制能够清晰地分辨每一个输入标记的来源。

这种索引方式的妙处在于它赋予了模型一种 空间记忆力。

模型不再是模糊地感知 某处有个苹果，而是清晰地识别出序列中第 1024 到 2048 位标记对应的就是参考图中那个红色的蛇果。

这种确定性是实现高保真生成的关键前提。

在具体的层级设计上，研究团队发现 DiT 的不同层级承担着不同的功能。

通过大量的消融实验，他们观察到前 19 层和最后 19 层更倾向于处理全局结构和宏观布局，而中间的 19 层则更侧重于物体的精细属性和身份特征。

因此，ContextGen 将 CLA 部署在前后两端，用以稳固大局。

而将 ICA 嵌入到中间层，专注于打磨细节。

这种层级化的功能分布，遵循了深度学习模型从粗糙到精细的处理逻辑，极大地提升了计算效率和生成质量。

这种设计也为模型的灵活性预留了空间。

它不仅仅是简单地复制/粘贴参考图，而是通过 DPO（直接偏好优化）算法，让模型学会在保持身份一致性的同时，根据新的背景和交互指令调整主体的姿态、光影和表情。

这使得生成的图像更具生命力，而不是僵硬的素材堆砌。

在 LAMICBench++（多主体图像组合基准测试增强版）上的定性对比。

可以看到 ContextGen 在处理老人皱纹、动物纹理以及物体间的复杂位置关系时，表现出了超越 GPT-4o 的一致性。

构建高质量多实例数据集的工程实践

数据是驱动高性能生成模型的燃料，但在多实例生成领域，高质量的数据集极度匮乏。

现有的数据集要么缺乏美感，要么标注过于粗糙，无法满足现代 DiT 模型的训练需求。

为此，研究团队构建了 IMIG-100K（图像引导多实例生成 10 万数据集）。

这是目前首个专为该任务设计的、具有详细布局和身份标注的大规模、分层结构数据集。

该数据集的构建过程展示了严谨的工程思维。

IMIG-100K（图像引导多实例生成 10 万数据集）分为三个部分。

第一部分是基础实例组合（50,000 个样本），侧重于基础的构图能力。

研究人员利用 FLUX.1-Dev 生成高质量底图，再利用检测和分割模型提取参考图，并进行基础的光影调整。

第二部分是复杂实例交互（50,000 个样本），旨在处理更高难度的场景。

这一部分包含了多达 8 个实例的复杂画面，并且通过语义编辑模拟了现实世界中的遮挡、视角旋转和姿态变化。

这为模型应对极端复杂的合成任务打下了基础。

第三部分是参考图灵活组合（10,000 个样本），这部分数据专门用于训练模型的鲁棒性。

研究人员先生成独立的参考实例，再通过主体驱动模型将它们强行嵌入到一个全新的背景中。

这种训练方式强迫模型学会如何处理那些与背景并不完全协调的参考图，增强了其实际应用中的适应能力。

所有的文本提示词均由 DeepSeek-V3 等先进的大型语言模型生成，确保了描述的多样性和准确性。

为了保证身份的一致性，研究团队还引入了严格的过滤机制，利用特征提取器对参考图和目标图进行比对，剔除了那些身份走样的样本。

性能指标突破与偏好优化的实证分析

为了验证 ContextGen 的实力，研究人员在三个权威基准测试上进行了严格对比。

结果显示，该模型在布局控制和身份保留方面均达到了新的世界纪录。

在 LAMICBench++（多主体图像组合基准测试增强版）上，ContextGen 展现出了惊人的稳定性。

即便面对 4 个甚至更多的主体，它的身份保留得分（IDS）依然维持在高位。

相比之下，许多商业模型在主体数量增加时，性能会出现断崖式下跌。

在 COCO-MIG（多实例生成基准）测试中，ContextGen 的实例级成功率（I-SR）和空间精度（mIoU）分别提升了 3.3% 和 5.9%。证明了 CLA 在精准卡位上的卓越表现。

在与闭源模型的终极对决中，ContextGen 虽然在文本对齐（ITC）上略逊于 GPT-4o，但在核心的 IDS（面部身份保留）和 IPS（物体保留）指标上实现了反超。

为了进一步精炼模型表现，研究团队引入了 DPO（直接偏好优化）。这一步可以纠正模型机械模仿的倾向。

实验发现，当 β 参数设定为 1000 时，模型达到了身份保真度与创作灵活性的完美平衡。

消融实验揭示了一个有趣的事实：如果去掉 CLA ，模型的各项指标都会出现大幅下滑。

这说明在多实例生成中，空间约束是所有后续细节生成的地基。没有了地基，即便注意力机制再先进，也无法拼凑出一张逻辑自洽的图片。

此外，针对 DiT 层级的分析也证实了 ICA 在中间层（MID-19）的必要性。

将 ICA 应用于所有层级反而会导致生成质量下降，这暗示了模型在不同深度对特征的敏感度截然不同。

ContextGen 通过精巧的注意力掩码和层级设计，可以在不大幅增加算力开销的前提下，解决图像合成中最具挑战性的控制问题。

该模型不仅适用于艺术创作，在广告设计、虚拟试穿以及影视工业的预可视化阶段都具有巨大的应用潜力。

它让 AI 摆脱了盲目抽卡的随机性，向着真正可控的视觉协作伙伴迈出了一大步。

ContextGen 通过 CLA 与 ICA 的层级化协同，辅以 IMIG-100K（图像引导多实例生成 10 万数据集）的系统化训练，成功在多主体生成这一领域树立了全新的技术标杆。

参考资料：

https://nenhang.github.io/ContextGen/

https://arxiv.org/abs/2510.11000

https://github.com/nenhang/ContextGen

https://huggingface.co/ruihangxu/ContextGen