欢迎来到PhotoMaker：高效个性化的文本生成逼真人物照片方法
发布于 2024-10-22
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文章摘要
摘要
PhotoMaker是一种高效的个性化文本到图像生成方法，通过编码输入ID图像成堆叠ID embedding而保留ID信息，实现高ID保真度和文本可控性。本文还介绍了一个用于训练PhotoMaker的ID为导向的数据构建流程，克服了现有数据集的限制。
引言
个性化图像生成在人物照片合成中取得进展，但早期方法因生成模型限制而多样性和可控性较低。PhotoMaker应运而生，通过堆叠ID embedding和高效的文本控制，提高生成逼真人物的能力。
相关工作
文本到图像扩散模型和个性化生成是PhotoMaker的技术基础，它继承了这些模型的生成能力，并针对个性化生成进行了优化。
方法
PhotoMaker通过编码器提取图像embedding，并采用堆叠策略创建统一的ID表示。它能够在不增加额外模块的情况下整合ID信息，并在推断时接收任意数量的ID图像。此外，创建ID为导向的数据集，以支持模型训练。
实验
PhotoMaker在各种评估指标上展现出高ID保真度和文本控制能力。它的应用场景包括场景重构、老照片复原、年龄或性别变化、身份混合和风格化，均超越了现有方法。
结论
PhotoMaker有效地结合了堆叠ID embedding和ID导向的数据集，提供了高效率和多样性的个性化图像生成，为未来的应用和研究提供了新方向。
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