FlashFace通过特征图编码人脸身份并引入解耦集成策略，优秀地保留细节和遵循指令，适用于语言提示下的人脸交换等应用。

InstantID是一种基于强大扩散模型的解决方案，能够在各种风格下使用单张面部图像进行图像个性化处理，同时确保高保真度。我们设计了一个新颖的IdentityNet，通过施加强大的语义和弱空间条件，将面部和地标图像与文本提示集成，引导图像生成。InstantID在实际应用中表现出色，并且能够与流行的预训练文本到图像扩散模型（如SD1.5和SDXL）无缝集成，作为一个可适配的插件。我们的代码和预训练检查点将在此URL上提供。

StableIdentity是一个基于大型预训练文本到图像模型的最新进展，能够实现高质量的以人为中心的生成。与现有方法不同的是，StableIdentity能够确保稳定的身份保留和灵活的可编辑性，即使在训练过程中只使用了每个主体的一张面部图像。它利用面部编码器和身份先验对输入的面部进行编码，然后将面部表示投射到一个可编辑的先验空间中。通过结合身份先验和可编辑性先验，学习到的身份可以在各种上下文中注入。此外，StableIdentity还设计了一个掩蔽的两阶段扩散损失，以提升对输入面部的像素级感知，并保持生成的多样性。大量实验证明，StableIdentity的性能优于以往的定制方法。学习到的身份还可以灵活地与ControlNet等现成模块结合使用。值得注意的是，我们是首个能够直接将从单张图像学习到的身份注入到视频/3D生成中而无需微调的方法。我们相信，StableIdentity是统一图像、视频和3D定制生成模型的重要一步。