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Portrait3D：基于单张野外人像图像的 3D 头部生成
提出了 Portrait3D 框架，通过将肖像图像的身份信息整合到几何初始化、几何塑造和纹理生成阶段中，实现了从单幅肖像图像生成高质量 3D 头像的方法。
PDF8 days ago
利用变分评分保留身份的通用三维编辑
利用扩散模型，提出了一种名为 Piva（保留身份的变分得分馏分）的新颖的基于优化的图像和三维模型编辑方法，旨在解决已有方法中存在的细节丢失和过饱和等问题，通过额外的得分馏分项保持了原有特征，成功地改变视觉属性、添加结构元素、转换形状，并在标
PDF19 days ago
使你的演员说话：运动和外貌解耦的通用和高保真度的唇同步
我们提出了一种通过语音生成唇部运动和生成视觉外观来编辑说话视频的方法，通过将唇部运动和视觉外观分离并分别生成，使用语音到运动扩散模型和运动条件下的外观生成模型。通过使用标记点来表示运动并采用基于标记点的身份损失，我们可以保留个人身份信息，并
PDF20 days ago
个性化矫正流：锚定分类器指导
利用分类器指导，我们研究了个性化图像生成的问题，并通过基于修正流框架的解决方法，实现了灵活个性化生成结果。
PDFa month ago
ConsistentID: 多模态细粒度身份保持的人像生成
ConsistentID 是一种创新方法，用于在细粒度多模式面部提示下生成多样性身份保留肖像，利用仅一个参考图像，通过组合面部特征、相应的面部描述和整体面部上下文来提高面部细节的精度，并通过面部注意力定位策略来优化身份保留网络，旨在保持面部
PDF2 months ago
ID-Aligner: 用奖励反馈学习增强保持身份的图文生成
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
PDF2 months ago
ID-Animator：零槽位身份保持的人类视频生成
提供单个人脸参考图像，无需进一步训练，ID-Animator 是一种零样本的人类视频生成方法，具有个性化视频生成能力。该方法采用面部适配器从可学习的面部潜在查询中编码与身份相关的嵌入，通过 ID 导向的数据集构建技术和随机面部参考训练方法，
PDF2 months ago
通用指纹生成：可控扩散模型与多模态条件
使用合成数据进行指纹识别的研究已经引起了广泛关注，因为它具有减轻围绕敏感生物特征数据的隐私问题的潜力。为了解决这个挑战，我们提出了 GenPrint，一个可以生成各种类型指纹图像并保持身份的框架，可以对指纹类别、采集类型、传感器设备和质量级
PDF2 months ago
CVPR语义脸部图像合成的对抗性身份注入
通过使用一个交叉注意力机制来合并身份、风格和语义特征生成尽可能与输入相似的人脸的 SIS 架构，不仅适用于保护身份，而且在面部识别对抗攻击中也是有效的。
PDF3 months ago
S3Editor：一种稀疏的语义分解自训练框架用于人脸视频编辑
S3Editor 是一种基于稀疏语义分解自训练框架，旨在在人脸视频编辑中解决身份保留、编辑保真度和时间一致性等方面的挑战。
PDF3 months ago
FlashFace: 高保真身份保留的人像个性化
FlashFace 是一种实用工具，用户可以通过提供一张或几张参考人脸图片和一个文本提示，轻松地即时个性化自己的照片。该方法通过两个微妙的设计与现有的人脸个性化方法有所区别，具有更高保真度的身份保存和更好的指令跟随。实验证明了我们的方法在各
PDF3 months ago
IDAdapter: 学习混合特征以实现无需调参的文本到图像模型个性化
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
PDF3 months ago
WaveFace：高效频域恢复的真实面部修复
WaveFace 通过在频域中分别处理低频和高频成分，解决了扩散模型在时间和身份保留方面的问题，高频成分通过统一网络处理，从而在身份保留和效率方面超越现有的扩散模型基础的 BFR 方法。
PDF3 months ago
用于面部合成攻击的分层生成网络
通过使用全局信息和局部详细信息的层次生成网络，结合面部区域外的伪影去除模块，我们提出了一种改进图像质量和保持身份的新型变形攻击方法，相对于现有攻击方法具有更高的模拟人眼能力和足够欺骗面部识别系统的威胁性。
PDF3 months ago
OMG: 扩散模型中的遮挡友好型个性化多概念生成
个性化是文本到图像生成中的重要主题，尤其是具有挑战性的多概念个性化。本文提出了一种名为 OMG 的遮挡友好型个性化生成框架，旨在在单个图像中无缝集成多个概念，解决身份保留、遮挡和前景与背景的和谐性问题。通过提出的两阶段采样解决方案，OMG
PDF4 months ago
IMPRINT: 学习保持身份特征的生成式对象合成
本文介绍了一种名为 IMPRINT 的新型扩散式生成模型，使用两阶段学习框架，将保持对象身份的学习与组合学习分离开来，实现了上下文无关的身份保留预训练和背景下对象无缝融合的学习，同时引入了一种形状引导机制，提供用户对组合过程的控制。大量实验
PDF4 months ago
无需训练的非刚性编辑中的时间感知采样的潜在倒置
通过文本引导的非刚性编辑的培训自由方法，提出了一种利用稳定扩散的非刚性编辑的方法，旨在提高身份保留质量而不损害可编辑性。通过文本优化、潜在反转和时间步感知文本注入采样三个阶段来实现该方法。通过广泛的实验验证了该方法在身份保留、可编辑性和美学
PDF5 months ago
AnaMoDiff: 通过解耦降噪的二维类比运动扩散
提出了 AnaMoDiff 方法，一种新型的基于扩散的 2D 运动类比方法，适用于未经注释的二维角色视频。通过扩散模型利用噪声的潜在光流网络在无噪声潜在空间中转移输入运动，实现对 2D 驾驶视频运动准确地转移到源角色上，同时保持其外观和自然
PDF5 months ago
CapHuman: 捕捉你在平行宇宙的瞬间
我们提出了一种名为 CapHuman 的新框架，通过 “编码然后学习对齐” 的范例，能够在推理过程中对新的个体进行可推广的身份保留，通过引入三维面部先验以实现对人头的灵活和三维一致的控制，从而产生具有丰富内容表示和各种不同头部造型、超越现有
PDF5 months ago
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
PDF6 months ago