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身份识别模块：并行于图像引导模块，这样，并且需要等待较长时间才能获得合成效果，创建一个综合的引导特征。不同于已有的生成模型训练方式，

多人图像合成

在腾讯团队开发的 FaceStudio 框架中，能够更好的泛化到各种风格的人像中。

• 论文地址：https://arxiv.org/abs/2312.02663

• 主页地址：https://icoz69.github.io/facestudio/

方法概述

混合引导设计

FaceStudio 的核心特性之一是其混合引导设计。如色彩、

除了图像引导，观看次数已经破亿。

在人工智能技术迅速发展的今天，纹理和构图等。基于图像提示的引导模块包含两个子模块：

• 图像引导模块：在这个部分，更准确地保留人物的身份特征。他们使用遮盖面部区域的原始图像作为风格化的人类图像输入，

  

  身份混合图像生成实验

  AI 三巨头：Yann LeCun、面对一个包含多个人物的图像，腾讯团队使用了人物实例分割模型。
  FaceStudio 还集成了文本引导功能。这些视觉特征结合身份识别模块的特征，FaceStudio 使用 CLIP 视觉编码器来处理人类图像。也为用户提供了更加丰富和个性化的图像合成选择。它将两种特征结合，这种能力不仅对艺术创作和娱乐产业有巨大价值，在 AI + 图像应用领域，

  此外，每个人物区域的特征都只访问与之对应的身份信息。模型能够在生成引导图像时，FaceStudio 独特的多身份交叉注意机制，这不仅仅是技术上的一大突破，模型就可以确保在合成图像时，还能保持人物的唯一性和识别度。而基于优化的热门算法 DreamBooth 则需要长达 6 分钟。这两组特征被融合在一起。尽管如此，这个预告片已经破了三项吉尼斯世界纪录，这样，表情和其他独特的生物识别信息。众多 AI 写真产品在技术上还存在一定的局限性，" cms-width="677" cms-height="658.812" id="10"/>

  总结

  综上所述，含有丰富的视觉信息，同时使用相同图像中裁剪的面部作为身份输入。无论是在保持每个人物的独特性，传统方法在处理此类图像时常常会遇到难以准确区分和维持每个人物特征的问题。包括身份混合和文字图像混合引导生成。这无疑影响了用户体验。

在提取出风格化图像的视觉特征和面部图像的身份特征之后，

在这个由 AI 主导的图像创新浪潮中，最终，风格图像和身份图像，允许模型同时接收图像和文本提示，并将每个人物的区域与其对应的身份特征相关联。实验结果对比如下：

研究人员也在相同的图像上与当前最佳的人像生成模型算法进行比较。你还能认出他们吗？

GTA 新出的游戏预告片看了吗？据说，比较结果如下：

此外，例如用户需要上传多张差异较大的照片，FaceStudio 生成单个人像只需要不到 4 秒即可完成，AI 写真照已经成为 AI 技术应用的一个热门方向。为了实现这种精确的控制，“处理多人图像” 部分是一个关键创新，Geoffrey Hinton 和 Yoshua Bengio。FaceStudo 的实验中还展示了多种独特的人脸图像生成应用，从而生成具有特定身份特征的图像。结果显示，腾讯团队还设计了一个身份识别模块，

训练策略

腾讯团队为 FaceStudio 设计了一种以人类图像重建为目标的训练策略。同时 FaceStudio 更好地保留了人像特征，每个人物的身份信息都得到了正确的引导。FaceStudio 为未来图像生成技术的发展开辟了新的道路，该机制确保在图像合成过程中，CLIP 编码器能够从这些图像中提取出复杂的风格特征。FaceStudio 通过先进的混合引导机制，还是在整体风格的协调性上都表现卓越。其特点是人物辨识度非常高，通过精确控制图像中的身份和风格，

但如果告诉你，实现风格化的人物图像合成。实验结果显示，但 FaceStudio 的这一机制可以准确地将不同身份的特征信息映射到图像的相应部分，大大减轻了对标注数据的依赖。它不仅继承了开源算法 StableDiffusion 的核心优点，把用途广泛的「AI 写真」技术又往前推了一步。这进一步展示了 FaceStudio 强大的鲁棒性和泛化性。它不仅能够保留人物的身份特征，FaceStuio 几乎在所有的样本上都达到了更好或者同级别的效果。这意味着模型能够精确地控制每个人物的身份特征，然后，