InstantID是一款性的圖像生成技術，基于擴散模型，專注于實現零次（zero-shot）身份保留（Identity-Preserving）的個性化圖像合成。用戶只需提供一張面部圖像，InstantID便能在多種風格中生成個性化圖像，同時確保高保真度，效果媲美PhotoMaker。這項技術旨在克服現有個性化圖像合成方法的局限性，如高存儲需求、長時間的微調過程以及對多張參考圖像的依賴。

項目主頁：https://instantid.github.io/
論文地址：https://arxiv.org/abs/2401.07519
GitHub代碼庫：https://github.com/InstantID/InstantID

主要功能

• 個性化圖像合成：用戶基于一張面部圖像生成不同姿勢或風格的個性化圖像，同時保持高保真度。
• 身份特征保留：在生成新圖像時，InstantID能夠準確保留原始圖像中的人臉特征，如表情、年齡和身份。
• 風格遷移：InstantID可以將一個人的面部特征融合到不同的藝術風格或背景中，比如將現實風格的面部特征轉化為動漫風格的圖像。
• 新視角合成：即使原始圖像中沒有，InstantID也能生成同一人物的新視角圖像。
• 身份插值：該技術能夠實現不同人物特征之間的平滑過渡，例如在兩個不同人物之間進行面部特征的插值處理。
• 多身份合成：在復雜場景中，InstantID可以同時處理多個人物，生成包含多個角色的圖像。
• 兼容預訓練模型：作為一個插件，InstantID能夠無縫集成到流行的預訓練文本到圖像擴散模型中，如SD1.5和SDXL，無需額外的微調。

產品官網

InstantID的官方網站提供了詳細的功能介紹和使用說明，用戶可以在此獲取最新的技術動態和應用案例。

應用場景

InstantID可廣泛應用于多個領域，包括但不限于：
– 數字藝術創作：藝術家可以利用InstantID生成多樣化的藝術作品。
– 游戲開發：游戲設計師能夠為角色生成個性化的形象。
– 社交媒體：用戶可以在社交平臺上展示不同風格的個性化頭像。
– 虛擬現實：在虛擬環境中實現高度個性化的角色創建。

常見問題

1. InstantID需要多少張圖片才能生成個性化圖像？
InstantID只需一張面部圖像，即可生成個性化圖像，無需多張參考圖像。

2. InstantID是否支持多種風格的轉換？
是的，InstantID可以將面部特征融入到不同的藝術風格中。

3. 使用InstantID生成的圖像可以用于商業用途嗎？
具體的使用條款請參考官方網站上的相關政策。

工作原理

InstantID由三個核心組件構成：ID嵌入、圖像適配器和IdentityNet。

1. ID嵌入：利用預訓練的面部模型提取參考面部圖像的身份嵌入，保留生成圖像中的人臉細節。
2. 圖像適配器：引入輕量級的圖像適配器，使用解耦的交叉注意力機制，將參考圖像作為條件輸入，而不影響其他模型參數。
3. IdentityNet：專門設計的網絡，用于編碼參考面部圖像的詳細特征，并結合額外的空間控制，引導圖像生成過程，確保保持面部身份細節。

在訓練過程中，InstantID僅優化圖像適配器和IdentityNet的參數，保持預訓練的擴散模型參數不變，這樣即使在沒有額外微調的情況下，InstantID也能在推理時保持高度靈活性。在生成圖像時，InstantID利用ID嵌入作為條件，通過圖像適配器和IdentityNet引導，將條件傳遞給擴散模型，最后生成圖像。