ID-Aligner：一種用於增強身份保留文字到影象生成的反饋學習框架
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。
InstantID：秒速零拍照生成身份保留
InstantID是一種基於強大擴散模型的解決方案，能夠在各種風格下使用單張面部影象進行影象個性化處理，同時確保高保真度。我們設計了一個新穎的IdentityNet，透過施加強大的語義和弱空間條件，將面部和地標影象與文字提示整合，引導影象生成。InstantID在實際應用中表現出色，並且能夠與流行的預訓練文字到影象擴散模型（如SD1.5和SDXL）無縫整合，作為一個可適配的外掛。我們的程式碼和預訓練檢查點將在此URL上提供。
