阿里开源ACE++图像生成工具：无需训练实现角色一致性
2025年2月10日 —— 阿里巴巴研究院正式宣布开源新一代AI图像工具ACE++，该技术基于创新的上下文感知内容填充算法，用户仅需单张输入图像即可生成角色特征高度一致的新图像，支持在线体验与本地部署。
核心技术创新
关键特性
- 零训练生成：依托FLUX.1-Fill-dev基础模型，通过LoRA适配实现免训练部署
- 多模态编辑：
- 角色换装（支持服饰/发型/配饰更换）
- 场景重构（背景替换/物体增减）
- 智能修复（瑕疵消除/画质增强）
- 语义级理解：可解析”给咖啡杯添加蒸汽，放置在木质桌面”等复合指令
技术突破
- 长上下文条件单元(LCU)：同时处理图像内容、文本指令、编辑区域
- 动态注意力机制：在512×512分辨率下实现92.3%特征保留率
- 双阶段优化：基础修复能力+专项编辑技能的分步训练方案
应用场景实测
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典型应用
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虚拟模特换装
- 输入服装平铺图生成多角度展示
- 支持肤色/体型/场景动态调整
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影视角色设计
- 实现跨风格转换（现实→迪士尼/赛博朋克）
- 保持角色特征连续性的多场景生成
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智能图像修复
- 老照片4K级分辨率重建
- 复杂遮挡物体无痕移除
资源获取渠道
官方入口
| 资源类型 | 访问地址 |
|---|---|
| 项目主页 | https://ali-vilab.github.io/ACE_plus_page/ |
| 代码仓库 | GitHub |
| 在线体验 | ModelScope |
官方模型下载地址
专用适配模型
| 模型类型 | 文件名称 | ModelScope 下载 | HuggingFace 下载 |
|---|---|---|---|
| 人像生成 | comfyui_portrait_lora64.safetensors | Portrait模型 | Portrait模型 |
| 物体迁移 | comfyui_subject_lora16.safetensors | Subject模型 | Subject模型 |
| 局部编辑 | comfyui_local_lora16.safetensors | LocalEditing模型 | LocalEditing模型 |
基础依赖模型
| 模型名称 | 下载渠道 |
|---|---|
| FLUX.1-Fill-dev | HuggingFace下载 |
| Flux-Fill FP8 | CivitAI下载 |
技术发展前瞻
当前版本在复杂物体处理（手部细节精度62.3%）和中文文本支持方面仍有提升空间。开发团队透露，计划于2025年Q3推出视频连续帧编辑功能，并将在年底前发布完全体ACE++ Fully模型。
具体工作流文件请等待 ComfyUI Wiki 实测后进行内容更新 查看工作流更新