Jul, 2023

DreamIdentity：提高可编辑性，实现高效面部身份保留图像生成

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TL;DR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。
text-to-image modelsface identityencodermulti-scale face featuresself-augmented editability learning
发现论文，激发创造
  • StableIdentity：首次见面即可将任何人引入任何地方

    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

  • FaceStudio：在几秒钟内将您的脸放到任何地方

    本研究通过引入直接前馈机制和混合引导框架，以人物图像为重点，实现了保留主体身份的图像合成，旨在快速高效生成艺术肖像和身份融合图像，并在定性和定量评估中证明了方法在高保真度和效率方面的优越性。

    Dec, 2023

  • 个性化扩散的身份编码器

    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

  • InstantID: 秒级零样本保身份生成

    我们介绍了基于 InstantID 的个性化图像合成方法，通过应用 IdentityNet 模型，使用单张面部图像实现各种风格的图像个性化，同时确保高保真度，并与 SD1.5 和 SDXL 等常用预训练文本到图像扩散模型无缝集成，具有卓越的性能和高效性，在重视身份保护的实际应用中极具益处。

    Jan, 2024

  • 个性化人脸生成中的同时和细粒度身份 - 表情控制

    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

  • MetaPortrait：具备快速个性化调整能力的保持身份的说话人头像生成

    本文提出了一个基于 ID 保持的讲话头生成框架，改进了以往的方法，使用密集地标点实现精确的几何感知流场与自适应融合源身份，使用元学习方法实现快速个性化模型的快速适应，并且增加时空增强模块以提高细节和时序性，实验表明本文的方法在单次和个性化设置中均显著优于现有技术。

    Dec, 2022

  • 面孔扩散以实现快速和可编辑的面部个性化

    提出 Face2Diffusion (F2D) 用于高可编辑性的人脸个性化，核心思想是从训练管线中去除与身份无关的信息，改善了编码人脸的可编辑性。

    Mar, 2024

  • 无限 ID：通过 ID 语义解耦范式实现身份保留的个性化

    通过引入无限 - ID，将身份信息与语义解耦合的范式，提出一种在图像生成中保持身份的个性化方法。此方法通过增强车间训练，结合图像交叉注意模块和 AdaIN-mean 操作的特征交互机制，既提高了身份的保真度和语义一致性，又使得对生成图像风格的控制变得方便。对原始照片生成和风格图像生成的大量实验结果证明了该方法的优越性能。

    Mar, 2024

  • SeFi-IDE：面向个性化扩散生成的语义保真身份嵌入

    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

  • DreamSalon: 一个分阶段扩散框架，用于保留可编辑面部生成中的身份 - 语境

    DreamSalon 是一个噪声引导的阶段编辑框架，专注于详细的图像操作和身份环境保持，通过识别预测噪声的频率和梯度来确定编辑和增强阶段，并通过混合源和目标文本提示来指导模型对特定编辑区域进行精确操作，在人脸编辑领域高效而忠实地编辑细节，并在定性和定量上优于现有方法。

    Mar, 2024