在 10 秒内生成自己的人工智能图像 类似于 InstantID（但它是 FLUX） PuLID：通过对比对齐实现纯粹的闪电式 ID 定制

导言

PuLID 是一种创新的免调整 ID 定制方法，专为文本到图像生成而设计。PuLID 在标准扩散分支的基础上加入了闪电 T2I 分支，从而引入了对比对齐损失和精确 ID 损失，最大限度地减少了对原始模型的破坏，确保了高 ID 保真度。实验证明，PuLID 在 ID 保真度和可编辑性方面都表现出色。此外，PuLID 的一个显著特点是图像元素（如背景、照明、构图和风格）在 ID 插入前后尽可能保持一致。

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方法

  • 对比对齐:通过对比对齐损失和 ID 损失，PuLID 在不影响原始模型行为的情况下插入了 ID 信息。
  • 闪电 T2I 分部:引入 Lightning T2I 分支，利用快速采样技术从纯噪声中生成高质量图像。
  • 优化 ID 丢失:在更精确的设置中优化 ID 丢失，以提高 ID 相似性。

实验

  • 定量比较:使用 ID 余弦相似度评估 ID 保真度，结果表明，在所有测试集和基础模型中，PuLID 都优于现有方法。
  • 定性比较:PuLID 实现了高度的 ID 相似性，同时减少了对原始模型的干扰，准确地再现了原始模型的照明、风格和布局。

捐款

  1. 提出了一种无需调整的方法--PuLID，它既能保持较高的 ID 相似性，又能减轻对原始模型行为的影响。
  2. 在常规扩散分支的基础上引入 "闪电 T2I "分支，结合对比对齐损失和 ID 损失，在确保保真度的同时，最大限度地减少 ID 信息对原始模型的污染。
  3. 实验表明，PuLID 在 ID 保真度和可编辑性方面都达到了最先进的性能，而且对模型的侵入性较小，使其在实际应用中更加灵活。

常见问题

PuLID 是一种用于文本到图像生成的免调整 ID 定制方法，可确保 ID 的高保真度和对原始模型的最小破坏。

PuLID 使用对比对齐损耗和精确 ID 损耗来保持高 ID 保真度，同时将对原始模型行为的影响降至最低。

闪电 T2I 分支是 PuLID 的一个组件，它利用快速采样技术从纯噪声中生成高质量图像。

PuLID 具有出色的 ID 保真度和可编辑性，对原始模型的破坏较小，因此可灵活地用于各种应用。

通过定量和定性比较，PuLID 在 ID 保真度和可编辑性方面均优于现有方法。

是的，PuLID 的方法对模型的影响较小，因此非常适合实际应用。

PuLID 的代码和模型将在以下网站提供 GitHub.