InstantID: 仅需几秒即可实现零样本身份保留生成
InstantID 是一项新的先进的无调整方法,只需要单张图像即可实现 ID 保留生成,可支持各种下游任务。 发布 - [2024/07/18] 我们正在为 Kolors 训练 InstantID。权重需要大量计算能力,目前正在进行迭代。模型训练完成后将开源。最新的检查点结果参考了 Kolors 版本。 - [2024/04/03] 我们发布了最近的 InstantStyle 样式转换工作,支持 InstantID! - [2024/02/01] 我们在 Huggingface 空间演示中支持了 LCM 加速和多控制网络。我们的深度估计器由 Depth-Anything 提供支持。 - [2024/01/31] OneDiff 现在支持 InstantID 的加速推理,请查看详情! - [2024/01/23] 我们的流程已被合并到 diffusers 中! - [2024/01/22] 我们发布了预训练检查点、推理代码和 Gradio 演示! - [2024/01/15] 我们发布了技术报告。 - [2023/12/11] 我们推出了项目页面。演示 与之前的作品相比较 与现有的无调整先进技术相比较 InstantID 实现了更高的保真度并保持了良好的文本可编辑性(面部和风格混合更好)。与预训练的字符 LoRA 相比较 我们不需要多张图像,仍然可以在没有任何训练的情况下实现与 LoRA 相当的结果。与 InsightFace Swapper(也称为 ROOP 或 Refactor)相比 然而,在非现实的风格下,我们的工作在面部和背景的整合方面更加灵活。 Kolors 版本 我们为 Kolors 适应了 InstantID。利用 Kolors 强大的文本生成能力,InstantID 可以与 Kolors 集成,同时生成 ID 和文本。 | 演示 | 演示 | 演示 | |:-----:|:-----:|:-----:| ||| 下载 您可以直接从 Huggingface 下载模型。您还可以使用 Python 脚本下载模型: Python from huggingfacehub import hfhubdownload hfhubdownload(repoid="InstantX/InstantID", filename="ControlNetModel/config.json", localdir="./checkpoints") hfhubdownload(repoid="InstantX/InstantID", filename="ControlNetModel/diffusionpytorchmodel.safetensors", loc…
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