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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。
AI 人脸识别融合先进图像算法,10 分钟修完人工 2 小时的片。 产品优势: 1. 批量作图:日均修图 15000 张,24 小时不间断工作,极大提升修图效率。 2. 简洁操作:只需一键导入,小白用户也能快速上手的修图利器。 3. 当天选片:修图过程自动化,有效提升作图效率,缩短选片周期。 4. 提升二销:通过智能技术优化出片品质,提升顾客二销加选率。 5. 降本增效:降低生产成本,提高后期效率,赋能影楼业绩增长。 核心功能: - 拖拽 - 全身美型 - 像素级图像分割,定位人体关键骨骼点,实现全身一键修瘦。 使用场景:连锁影楼、TOP 品牌、小众工作室的共同选择。 标签:人脸识别、修图、影楼、图像处理、人工智能
内容创作者经常希望使用个人主题创建个性化图片,超越传统的文本到图像模型的能力。此外,他们可能希望生成的图片包含特定的位置、风格、氛围等。现有的个性化方法可能会在个性化能力和与复杂文本提示的对齐之间做出妥协。这种权衡可能会阻碍用户提示和主题的忠实性。我们提出了一种新的方法,专注于单个提示的个性化方法,以解决这个问题。我们将这种方法称为提示对齐个性化。尽管这种方法可能看起来有限,但我们的方法在改进文本对齐方面表现出色,可以创建具有复杂和复杂提示的图像,这对于当前技术来说可能是一个挑战。具体而言,我们的方法使用额外的得分蒸馏采样项,使个性化模型与目标提示保持对齐。我们在多次拍摄和单次拍摄设置中展示了我们方法的多功能性,并进一步展示了它可以组合多个主题或从艺术作品等参考图像中获取灵感。我们定量和定性地与现有基线和最先进的技术进行比较。