ID-Patch : Une Nouvelle Méthode pour la Génération de Photos de Groupe Personnalisées Multi-identité
Les Modèles de Diffusion (Diffusion Models), en tant que technologie principale pour la génération d’images à partir de texte, sont largement utilisés dans la création artistique et la production de contenu. Bien que la génération d’images d’une seule personne soit devenue assez mature, la génération de scènes avec plusieurs personnes reste un défi. Les utilisateurs ont souvent besoin de générer des photos de groupe ou des scènes multi-personnages, comme compléter des photos de réunion ou créer des publicités multi-personnages.
Le principal problème actuel est la fuite des caractéristiques d’identité - lors de la génération d’images avec plusieurs personnes, les caractéristiques faciales des différents individus ont tendance à se confondre, rendant difficile le maintien de leurs caractéristiques uniques. De plus, les utilisateurs souhaitent un contrôle précis sur la position et la pose de chaque personne pour obtenir des résultats plus naturels.
Introduction à la Méthode ID-Patch
ByteDance et l’Université d’État du Michigan ont proposé conjointement la méthode ID-Patch. Cette méthode a réalisé des progrès significatifs en termes de préservation de l’identité, de contrôle de position et d’efficacité de génération. Les innovations principales d’ID-Patch comprennent :
- ID Patch : Génère des patchs d’identité uniques pour chaque personne, placés précisément à des emplacements spécifiques dans l’image conditionnelle pour réaliser un contrôle spatial de l’identité.
- ID Embedding : Combine les caractéristiques d’identité avec les embeddings de texte pour améliorer la similarité faciale et la cohérence de l’identité.
- Inférence Efficace : ID-Patch génère des images 7 fois plus rapidement que OMG et a un coût de calcul inférieur à InstantFamily.
Démonstration des Résultats
L’image suivante montre une comparaison entre ID-Patch et les méthodes principales :
De gauche à droite : entrée conditionnelle, OMG (InstantID), InstantFamily et ID-Patch. On peut voir qu’ID-Patch préserve mieux les informations détaillées d’identité pour chaque personne, évitant les problèmes comme la perte de cheveux, les artefacts sur les mains et la confusion d’identité.
Plus d’Exemples de Génération
- Utilisation d’ID-Patch pour générer des images avec des poses arbitraires :
- Plug-and-play : Génération conditionnelle avec Canny Edge
- Flux de travail de la méthode ID-Patch
Description Générale de la Méthode
La méthode ID-Patch réalise la génération de photos de groupe personnalisées multi-identité à travers le processus suivant :
- Entrée de texte (par exemple, “deux personnes se serrant la main”), plusieurs images faciales et leurs positions.
- Extraction des caractéristiques faciales pour chaque personne et génération des patchs ID et embeddings ID.
- Superposition des patchs ID sur l’image conditionnelle à des positions spécifiques pour réaliser le contrôle spatial.
- Combinaison des embeddings ID avec les embeddings de texte pour améliorer la similarité faciale.
- Génération de l’image finale à travers le modèle de diffusion, assurant une identité et une position précises pour chaque personne.
Expériences et Conclusions
Les résultats expérimentaux montrent qu’ID-Patch surpasse les méthodes existantes en termes de similarité faciale, de précision de corrélation identité-position et d’efficacité de génération. Son mécanisme unique de patchs et son flux d’inférence efficace fournissent une nouvelle solution pour la génération d’images multi-identité.
Liens Associés
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