InstantID

曾爆火的 InstantID又有了新玩法：风格化图像生成，已开源

InstantID 原班团队推出了风格迁移的新方法 InstantStyle。风格化图像生成，也常称为风格迁移，其目标是生成与参考图像风格一致的图像。此前基于 diffusion 的方法（比如 LoRA）通常需要批量的同风格数据进行训练，无法迁移到新的风格中，或者基于 inversion（如 StyleAlign），通过将风格图像还原到 latent noise 后，将其前向传播得到的 K、V 用于替换风格图像生成中的 K、V，但这类方法往往由于 inversion 的操作，造成风格退化。最近，InstantID

4/15/2024 9:12:00 AM

机器之心

小红书开源「InstantID」效果炸裂，被Yann LeCun点赞，迅速蹿上Github热榜

只需一张照片，整个过程无需训练 LoRA 模型，多风格 AI 写真即刻呈现！最近，有一群来自小红书的 95 后神秘团队，自称 InstantX，搞了个大动作 —— 开源「InstantID」项目。InstantID 凭借着高质量的图像生成能力，在开源界掀起了一股热潮：不仅获得了众多技术大佬的点赞，更是在 GitHub 热榜上迅速飙升，成为焦点。这个「出片神器」，让用户只需上传一张照片，就能轻松定制出多种风格的 AI 写真。对，你没看错。如图左侧所示，与之前爆火的妙鸭相机至少需要上传 20 张照片不同的是，Insta

2/1/2024 2:51:00 PM

机器之心

一张照片，为深度学习巨头们定制人像图片

主题驱动的文本到图像生成，通常需要在多张包含该主题（如人物、风格）的数据集上进行训练，这类方法中的代表工作包括 DreamBooth、Textual Inversion、LoRAs 等，但这类方案因为需要更新整个网络或较长时间的定制化训练，往往无法很有效地兼容社区已有的模型，并无法在真实场景中快速且低成本应用。而目前基于单张图片特征进行嵌入的方法（FaceStudio、PhotoMaker、IP-Adapter），要么需要对文生图模型的全参数训练或 PEFT 微调，影响原本模型的泛化性能，缺乏与社区预训练模型的兼容

1/22/2024 11:00:00 AM

机器之心

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