在这项工作中，我们提出了 StableIdentity，它允许只通过一张面部图像实现一致性身份重构，并且可以在各种情境中灵活注入所学到的身份，从而实现前所未有的图像、视频和 3D 定制生成模型。

Jan, 2024

论文探讨了使用编码器和扩散生成器来进行个性化图像生成的方法，并比较了该方法与 Fine-tuning 等已有方法的性能，实验结果表明，该方法在图像生成和重建上表现更好，且适用于更多应用场景。

Apr, 2023

通过改进扩散模型以生成可控高质量的深度伪造图像，并使用 Dreambooth 训练提供更真实和个性化的输出图像，该研究展示了以惊人的逼真度创建虚假的视觉内容，并可作为权力政治人物会面的可信证据。

Sep, 2023

本文介绍一种基于高度个性化文本嵌入的简单而高效的方法，通过分解 CLIP 嵌入空间来实现个性化和内容操作，并且仅需要一个图像和目标文本即可实现背景、纹理和动态的操作和编辑。

Mar, 2023

提出了一种新的 text-to-image 模型的个性化方法，该方法能够通过少量输入的图像，fine-tune 预训练的 text-to-image 模型，使其能够将唯一标识符绑定到特定主题上，并能够综合场景、姿态、观点和光照中出现的主题的新颖的高清图像。

Aug, 2022

该论文提出了一种优化自由的面部识别编码器，以在条件面部图像中保留面部标识符，并提出了自我增强的可编辑性学习方法，从而在更快的速度下生成具有不同场景下的保留标识符的图像。

Jul, 2023

使用大型文本到图像模型生成图像的能力已经引起了巨大的变革，但是对于特定独特或个人化的视觉概念，如您的宠物、屋内物品等，并不能被原始模型捕捉到。本文通过采用数据为中心的方法，提出了一种新颖的正则化数据集生成策略，旨在解决文本连贯性丧失和身份保留问题，进一步提高图像质量，并能生成符合输入文本提示的多样样本。实验证明，我们的数据为中心的方法在图像质量方面具有新的技术实力，在身份保留、多样性和文本对齐之间取得了最佳的平衡。

Nov, 2023

本文通过面部区域适应和语义保真令牌优化的两个角度，将准确和语义保真的 ID 嵌入到稳定扩散模型中，以实现个性化生成，并通过实验证明与以前的方法相比，我们的结果在 ID 准确性和操作能力方面表现出更卓越的能力。

Jan, 2024

利用扩展的 StyleGAN 嵌入空间和文本到图像扩散模型进行高保真度的身份保护和语义编辑，成功地生成个性化文本到图像输出。

Nov, 2023

本文介绍了一个新颖的多模式人脸生成框架，能够同时进行身份 - 表情控制和更细粒度的表情合成，并通过创新设计在条件扩散模型中实现身份和表情的分别控制。实验证明了该框架在可控性和可扩展性上的优越性。

Jan, 2024