InstanceAssemble

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InstanceAssemble 是一个轻量级的布局到图像生成框架，支持精准的空间控制，能够在稀疏和密集布局上实现最先进的性能。该模型在 NeurIPS 2025 大会上进行了介绍，并引入了 DenseLayout 和 Layout Grounding Score (LGS) 用于严格评估。InstanceAssemble 旨在为图像生成任务提供灵活且高效的解决方案。

InstanceAssemble 是什么

InstanceAssemble 是一个轻量级的布局到图像生成框架，由 FireRedTeam 开发，并在 NeurIPS 2025 大会上首次亮相。它最大的亮点在于能够实现对图像生成过程精准的空间控制，无论是在稀疏还是密集的布局场景下，都能达到业界领先的生成效果。该框架引入了 DenseLayout 和 Layout Grounding Score (LGS) 等创新评估指标，以更严格地衡量布局与生成图像的匹配度。InstanceAssemble 的目标是为图像生成任务提供一个灵活、高效且易于使用的解决方案。

InstanceAssemble 的主要功能

InstanceAssemble 的核心优势在于其强大的布局控制能力，能够支持稀疏和密集两种类型的布局输入，并据此生成高质量的图像。它提供了基于文本和视觉引导的模型变体，用户可以通过文字描述和图像布局共同来指导生成过程。此外，InstanceAssemble 还强调快速推理和图像生成的速度，这对于需要快速迭代和生成大量图像的应用场景尤为重要。它还支持与 HuggingFace 平台的兼容，极大地简化了模型的下载和使用流程。

InstanceAssemble 的使用场景

InstanceAssemble 的灵活性和精准的空间控制使其在多个领域具有广泛的应用前景。例如，在室内设计领域，设计师可以根据预设的户型图或草图，快速生成逼真的室内场景效果图。对于电子商务平台，InstanceAssemble 可以帮助生成精美的产品展示图，提升用户购物体验。在动画制作领域，该框架也能为场景的快速生成提供支持，提高制作效率。

InstanceAssemble 的需求人群

InstanceAssemble 主要面向在图像生成领域寻求更高灵活性和控制力的研究人员和开发者。无论是需要进行前沿研究，还是开发创新的图像生成应用，InstanceAssemble 的高效性和准确性都使其成为新一代图像生成任务的有力工具。

InstanceAssemble 的使用教程

要开始使用 InstanceAssemble，您可以按照以下步骤进行：

1. 克隆项目： 将 InstanceAssemble 的代码库克隆到本地：

   git clone https://github.com/FireRedTeam/InstanceAssemble

2. 创建并激活环境： 使用 Conda 创建一个的 Python 3.10 环境，并激活它：

   conda create -n instanceassemble python=3.10 -y
   conda activate instanceassemble

3. 安装依赖项： 安装项目所需的 Python 库：

   pip install -r requirements.txt

4. 下载模型权重： 从 HuggingFace 下载预训练的模型权重到本地的 `pretrained` 目录：

   huggingface-cli download FireRedTeam/InstanceAssemble --local-dir ./pretrained

5. 运行推理脚本： 使用下载的模型和提供的示例布局文件（如 `demo/bigchair.json`）进行图像生成：

   python inference.py --model_type sd3 --input_json ./demo/bigchair.json

InstanceAssemble 产品价格

InstanceAssemble 是一个开源项目，其代码和模型权重均可免费获取和使用，因此不存在产品价格的问题。

InstanceAssemble 常见问题

InstanceAssemble 支持哪些类型的布局输入？
InstanceAssemble 支持稀疏和密集两种类型的布局输入，允许用户通过 JSON 文件等格式定义物体的位置、大小和类别。

如何评估 InstanceAssemble 生成的图像质量？
InstanceAssemble 引入了 Layout Grounding Score (LGS) 等评估指标，用于衡量生成图像与输入布局的匹配程度，同时也可以结合传统的图像生成评估指标进行综合评价。

InstanceAssemble 是否支持自定义模型或训练？
虽然官方提供了预训练模型，但作为开源项目，用户可以根据自身需求，在提供的框架下进行模型的微调或自行训练，以适应特定的应用场景。

InstanceAssemble官网入口网址

https://github.com/FireRedTeam/InstanceAssemble

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