PICS：带空间相互作用的成对图像合成

尽管扩散模型在单轮成像方面表现强劲，但在成对或顺序编辑中，往往难以保持空间关系的连贯性，后续插入可能会覆盖先前生成的内容并破坏物理一致性。我们引入PICS（Pairwise Image Compositing with Spatial Interactions，带空间相互作用的成对图像合成），一种自监督的分解式合成范式，能够在显式建模（完全/部分）可见对象与背景之间的组成相互作用的同时，平行合成对象。其核心是Interaction Transformer（交互Transformer），采用掩码引导的Mixture-of-Experts 以将背景、专属区域和重叠区域路由到专用专家，并采用自适应{\alpha}-混合策略推断重叠对象的兼容性感知融合，同时保持边界保真度。为进一步增强对几何变化的鲁棒性，我们纳入覆盖对象三自由度和平面姿态变化的几何感知数据增强。我们的方法在成对合成质量和稳定性方面均显著优于最先进的基线，广泛评估了虚拟试穿、室内和街道场景，显示出持久的性能提升。代码和数据已在 https://github.com/RyanHangZhou/PICS 提供。