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

基于用户特定概念和提示创建自定义图像的个性化文本到图像生成技术已崭露头角，但现有方法在个性化方面面临多个挑战。为了解决这些障碍，我们提出了一种创新的方法 - PhotoVerse，在文本和图像领域中融入双分支条件机制，以提供对图像生成过程的有效控制，并引入了面部身份损失作为训练期间增强身份保存的新组件。这一方法消除了测试时间调整的需要，仅依赖于目标身份的单张面部照片，大大减少了与图像生成相关的资源成本。经过单一训练阶段后，我们的方法能够在几秒钟内生成高质量的图像，产生包含各种场景和风格的多样化图像。广泛的评估表明我们的方法具有卓越性能，实现了保存身份和增强可编辑性的双重目标。

Sep, 2023

IDAdapter 是一种无需微调的方法，通过在生成过程中结合文本和视觉注入以及面部身份损失，从单个人脸图像中增强个性化图像生成的多样性和身份保留。通过将特定身份的多个参考图像的混合特征融入训练阶段，丰富相关身份的内容细节，指导模型生成具有比以往作品更多样的风格、表情和角度的图像。广泛的评估显示了我们方法的有效性，在生成的图像中实现了多样性和身份保真度。

Mar, 2024

通过引入通用反馈学习框架，本研究提出了 ID-Aligner 方法用于改进 ID-T2I 性能，解决参考肖像的身份特征保留、生成图像的美学吸引力缺失以及与 LoRA 和 Adapter 方法的兼容性等关键问题。大量的实验证明了这一方法的有效性。

Apr, 2024

T2I 个性化通过语义匹配替换目标值与参考值，将 T2I 个性化重新构想为语义匹配，避免破坏预训练模型的多样性能力，并引入了一种语义一致的遮罩策略以隔离个性化概念与目标提示之外的无关区域。

Feb, 2024

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

通过文本引导的三维人脸合成，从生成到编辑的统一框架，通过解耦生成几何和纹理来提高几何细节的生成效果，并利用生成几何作为纹理生成的条件，进一步提升几何与纹理的一致性结果；通过预训练扩散模型来更新面部几何或纹理以实现顺序编辑，并引入 UV 域一致性保持正则化以防止对不相关面部属性的无意更改，并提出自导向一致性权重策略以提高编辑效果与保持一致性；通过全面实验展示了该方法在人脸合成方面的优越性。

Dec, 2023

基于扩散模型，本文旨在系统性地改进文本引导的图像编辑技术，以解决其局限性，通过在模型的自注意机制中引入人为注释来限制编辑范围，并将编辑后的图像与源图像和构建的中间图像进行融合，实验证明所提出的 ``MaSaFusion'' 显著提高了现有的文本到图像编辑技术。

May, 2024

该论文提出了使用轻量级的 T2I 适配器来对图像生成过程进行更加精准的控制，实现在不同条件下的色彩和结构控制，并具有可组合性和广泛的应用前景。

Feb, 2023

本文提出了一种基于编码器的文本到图像（T2I）个性化生成方法，使用一种对领域不敏感的对比度正则化技术来实现目标概念特征的高保真度，并将预测的嵌入值保持在可编辑的潜在空间区域，从而实现了基于 CLIP（一种联合学习图像和文本的新型表示方法）标记的最短距离。实验结果证明了我们方法的有效性和学习标记比未规范化模型预测的标记更具语义性的优点，并且比以前的方法更加灵活，表现出最先进的性能。

Jul, 2023