IFAdapter

IFAdapter是由腾讯与新加坡国立大学联合研发的一种创新性文本到图像生成模型。该模型专注于提升生成包含多个实例图像时的空间定位与特征表现的准确性。传统方法在处理多实例图像时常遇到定位不精准及特征模糊的问题，而IFAdapter通过引入“外观标记”（Appearance Tokens）与“实例语义图”（Instance Semantic Map）两个核心组件有效解决了这一难题。“外观标记”用于捕捉描述中的具体特征信息，“实例语义图”则将这些特征与特定的空间位置对齐，从而增强了模型对实例特征的掌控力。IFAdapter的设计理念是作为一款即插即用型模块，能够无缝嵌入现有的多种预训练扩散模型中，且无需重新训练即可赋予不同社区模型更灵活的空间控制能力。