CoMPaSS-FLUX.1是一种基于FLUX.1文本到图像扩散模型的LoRA适配器，可显著提升生成图像时对物体空间关系的理解能力。
1. 主要功能
精确空间关系生成：能够生成具有准确空间关系的图像，创造需要特定空间排列的构图，如“照片中A在B的右边”。
高质量图像生成：在保持空间理解能力提升的同时，生成的图像质量高，FID和CMMD分数均低于基础模型。
2. 技术原理
LoRA适配器技术：在FLUX.1-dev基础模型上，通过LoRA适配器进行优化，增强模型对空间关系的理解。
数据驱动训练：使用SCOP数据引擎提供的约28000个经过精心挑选的物体对数据进行训练，涵盖视觉重要性、语义区别等多个方面。
优化器与训练配置：采用AdamW优化器，权重衰减设定为1e-2，学习率设定为1e-4，训练过程持续24000步。
3. 应用场景
创意设计：为设计师提供具有特定空间布局的图像生成，辅助创意构思。
广告制作：生成符合特定空间要求的广告图像，提升视觉效果。
教育领域：用于教学演示，生成具有明确空间关系的示意图，帮助学生理解空间概念。
4. 使用方法
提示词优化：在使用时，用户需提供清晰的空间关系描述作为提示词，如“左边”“右边”等，以获得最佳效果。
模型调用：通过相关平台或工具调用CoMPaSS-FLUX.1模型，输入文本描述，即可生成对应的图像。
5. 适用人群
创意工作者：如设计师、艺术家等，需要生成具有特定空间布局的图像。
广告从业者：用于制作广告图像，满足特定的视觉要求。
教育工作者：用于教学过程中生成辅助教学的图像。
6. 优缺点介绍
优点：
空间理解能力强：显著提升生成图像时对物体空间关系的理解。
生成质量高：在图像保真度上表现不俗，生成的图像质量高。
数据筛选严格：训练使用了严格筛选的数据集，确保生成图像的视觉效果。
缺点：
依赖提示词：生成效果对提示词的准确性依赖较高，需要用户提供清晰的空间关系描述。
模型局限性：作为LoRA适配器，其功能和效果可能受到基础模型的限制。
分类标签：图像生成、人工智能、创意设计、广告制作、教育工具