最近一段时间基于扩散模型的图像处理方法遍地开花，接下来为大家介绍一种风格化图像的方法InstantID，可以通过仅有一张人脸照片，几秒钟内生成不同风格的人物照片。与传统方法需要多张参考图像和复杂的微调过程不同，InstantID只需一张图像，而且无需复杂的训练或微调过程。这项技术能够生成高质量的个性化图像，保持个人特征的真实性，并且能够适应不同的视觉需求。
InstantID的操作流程非常简化，只需要提供一张照片，它就能根据这张照片生成很多不同风格的图片，同时保持这个人的面貌特征不变。与传统方法需要多张参考图像和复杂的微调过程不同，InstantID只需一张图像，无需复杂的训练或微调过程，并且能在几秒钟内生成图像。最重要的是它还能够作为一个通用插件与stable diffusion以及controlnet等进行无缝集成。简直是AIGC者的福音，据作者说一月底就会把模型和代码开源，大家也一起期待一波～
OK，接下来就进入真题，让我们一起来看一下InstantID可以做那些事情吧～
论文标题：《InstantID : Zero-shot Identity-Preserving Generation in Seconds》
Qixun Wang, Xu Bai, Haofan Wang(*), Zekui Qin, Anthony Chen, InstantX Team
论文链接：https://arxiv.org/abs/2401.07519
项目链接：https://github.com/InstantID/InstantID
InstantID模型支持高保真度的身份保持生成，只有一个参考图像在任何风格
摘要
现有的个性化生成方法，如文本反转、DreamBooth和LoRA，在自定义图像创建方面取得了重大进展。然而，这些工作需要昂贵的计算资源和时间进行微调，并且需要多个参考图像，这限制了它们在现实世界中的应用。InstantID通过利用即插即用模块解决了这些限制，使其能够熟练地处理任何风格的图像个性化，仅使用一个面部图像，同时保持高保真度。为了保持人脸的身份，引入了一种新的人脸编码器来保留参考图像的复杂细节。InstantID在各种场景下的性能和效率显示了它在各种实际应用中的潜力。并且InstantID可以与常见的预训练文本到图像扩散模型(如SD1.5和SDXL)作为插件兼容。
方法
给定一个参考ID图像，InstantID旨在从单个参考ID图像生成具有各种姿势或风格的自定义图像，同时确保高保真度。下图概述了InstantID方法。它包含三个关键组成部分:
(1)捕获鲁棒语义面部信息的ID嵌入;
(2)具有解耦交叉注意的轻量级自适应模块，便于使用图像作为视觉提示;
(3)对参考面部图像的细节特征进行编码并附加空间控制的IdentityNet。
InstantID与以往的工作有以下几个方面的不同:
不训练UNet，因此可以保留原始文本到图像模型的生成能力，并与社区现有的预训练模型和ControlNets兼容;
InstantID不需要测试时间调优，所以对于一个特定的字符不需要收集多幅图像进行微调，只需推断一张图像一次;
实现了更好的人脸保真度，同时保留了文本的可编辑性。
脸部风格变换
InstantID支持风格化和现实风格
可编辑性和多引用
参考图像数量的影响。对于多幅参考图像，InstantID取ID嵌入的平均值作为图像提示符。即使只有一张参考图像，InstantID也能取得很好的效果。
与之前工作比较
哈哈，上图全都是计算机界的大佬。比较了IP-Adapter (IPA)， IP-Adapter- faceid和最近的PhotoMaker。其中，PhotoMaker需要训练UNet的LoRA参数。可以看出，PhotoMaker和IP-Adapter-FaceID都实现了很好的保真度，但文本控制能力有明显的下降。相比之下，InstantID实现了更好的保真度，并保留了良好的文本可编辑性(面部和样式更好地混合)。
InstantID与预训练字符lora的比较。可以在没有任何训练的情况下获得具有竞争力的结果。
InstantID与InsightFace Swapper(也称为ROOP或Refactor)的比较。而在非写实风格中，我们的作品在人脸与背景的融合上更加灵活。
ID和风格交互
再来看看，20%的杨幂+80%的泰勒长什么样？
还有，将身份属性添加到非人类角色中的效果怎么样？
We are working with diffusers team and will release the code before the end of January. Starring our work will definitely speed up the process. No kidding!
据作者说一月底会放出开源代码，所以一起期待一下吧～，也欢迎大家关注我的微信公众号：小白学AIGC，一个有趣有AI的AIGC公众号:关注AI、深度学习、计算机视觉、AIGC、Stable Diffusion等相关技术。这里不仅有简单易懂的AIGC理论实践和AI学习路线,还有大厂工作经历和体会分享。期待你的来临～