Link：id-aligner
ID-Aligner 是一種用於增強身份保留文本到影象生成的反饋學習框架，它透過獎勵反饋學習來解決身份特徵保持、生成影象的審美吸引力以及與LoRA和Adapter方法的相容性問題。該方法利用面部偵測和辨識模型的反饋來提高生成的身份保留，並透過人類標註偏好資料和自動構建的反饋來提供審美調整訊號。ID-Aligner 適用於LoRA和Adapter模型，透過廣泛的實驗驗證了其有效性。
需求人群：
["適用於需要生成具有特定身份特徵的AI肖像和廣告影象的場景","適合研究人員和開發者在影象生成領網域進行創新和實驗","對於希望提高文本到影象生成質量的企業和開發者來說，ID-Aligner提供了一種有效的解決方案"]
使用場景示例：
在AI肖像生成中，使用ID-Aligner生成與參考肖像身份特徵一致的影象
在廣告設計中，利用ID-Aligner生成既保留身份特徵又具有審美吸引力的廣告影象
在影象生成研究中，使用ID-Aligner作為實驗框架，探索不同反饋學習策略對生成效果的影響
產品特色：
利用面部偵測和辨識模型進行身份特徵保持
透過人類標註偏好資料進行審美調整
自動構建反饋用於角色結構生成的審美調整
適用於LoRA和Adapter模型
透過反饋學習框架提高身份保留和審美吸引力
在SD1.5和SDXL擴散模型上進行了廣泛的實驗驗證