InstantID，零样本身份保持图像生成方法介绍

昨天才介绍完PhotoMaker，今天InstantID又登场了。AI生成领域真是日新月异，令人惊叹不已。

提出InstantID方法，一种基于扩散模型的零样本身份保持图像生成方案。此方法采用简易的即插即用模块，仅需一张面部图像，即可实现个性化图像生成，同时确保高保真度与身份特征的准确保留，为相关应用提供了高效解决方案。

即插即用与兼容性：InstantID着重训练轻量适配器，而非完整UNet参数，从而实现与社区预训练模型的无缝兼容，达到即插即用的效果。
InstantID方法通过单向传播进行推理，无需微调，显著提升了效率。这种特性使其在实际应用中更加经济且实用，减少了资源消耗和部署成本，为快速身份识别提供了优越的解决方案。
卓越性能：InstantID仅用一张参考图，便实现媲美或超越基于训练的方法（如LoRAs）的性能，后者需依赖多张参考图。
InstantID具备高效性能与灵活性，展现出广泛的应用前景，例如新视角合成、身份插值及多身份合成等场景，均能发挥重要作用。
与现有方法对比：InstantID相较于IP-Adapter和LoRAs等个性化生成方法，不仅能够有效保留身份特征，还在融合面部细节与背景风格方面展现出更优越的表现。

InstantID模型包含三个部分，用于保持较高的面部清晰度。

总体而言，InstantID融合预训练扩散模型、ID嵌入、图像适配器与IdentityNet，构建出一种高效灵活的身份保持图像生成方案，能够广泛适用于多种实际应用场景，展现卓越效果。

InstantID模型可实现高保真身份保留生成，支持任意风格，仅需单张参考图。








参考图像数量会影响效果。InstantID对多张参考图像的ID嵌入取平均值作为图像提示。即便仅有一张参考图像，InstantID同样能获得良好的效果表现。



InstantID与预训练人物LoRA对比，无需任何训练，即可获得与LoRA相媲美的优异成果。

InstantID 与 InsightFace Swapper（即 ROOP 或 Refactor）对比。在非写实风格里，InstantID 于面部与背景的融合方面更具灵活性。




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