GTA 新出的游戏预告片看了吗？据说，这个预告片已经破了三项吉尼斯世界纪录，观看次数已经破亿。
但如果告诉你，AI 三巨头也可以成为 GTA 里的人物，你还能认出他们吗？
AI 三巨头：Yann LeCun、Geoffrey Hinton 和 Yoshua Bengio。
这张 GTA 格调的合照是腾讯用一个名为 FaceStudio 的 AI 模型分解的，其特点是人物辨识度非常高，把用途广泛的「AI 写真」手艺又往前推了一步。
在人工智能手艺迅速发展的今天，AI 写真照已经成为 AI 手艺应用的一个热门方向。在 AI + 图象应用领域，妙鸭相机等 AI 写真产品已经展示了巨大的潜力和受欢迎程度。妙鸭相机的推出仅仅几周就在社交媒体上引起了广泛关注，其迅猛的增长速度凸显了这一市场的巨大潜力。尽管如此，众多 AI 写真产品在手艺上还存在一定的局限性，例如用户需要上传多张差异较大的照片，并且需要等待较长时间才能获得分解效果，这无疑影响了用户体验。
在这个由 AI 主导的图象创新浪潮中，腾讯的最新研究成果 FaceStudio 显现出了更进一步的手艺突破。这项研究不仅侧重于快速分解人像，而且更注重于保留人像的身份信息，从而在满足美观需求的同时，还能保持人物的唯一性和鉴别度。它不仅继承了开源算法 StableDiffusion 的核心优点，还在多个关键功能上进行了创新性改进。其中最引人注目的是其利用夹杂指导进行图象生成的能力，这一点着重体现在处置多人照片和格调化图象两个方面。
FaceStudio 的核心手艺在于其可以在不牺牲个人身份特点的情况下，实现格调化的人物图象分解。传统的 AI 图象分解手艺往往在追求视觉美感的同时，会牺牲人物的特殊性和鉴别度。然而，FaceStudio 通过先进的夹杂指导体制，可以在生成图象时同时考虑文本提醒、格调图象和身份图象，从而在保持个体特点的基础上实现多样化的格调转换。这不仅仅是手艺上的一大突破，也为用户提供了更加丰富和个性化的图象分解选择。
此外，FaceStudio 特殊的多身份交叉注意体制，使其在处置包含多个人物的图象时尤为出色。传统方法在处置此类图象时常常会遇到难以准确区分和维持每一个人物特点的问题。但 FaceStudio 的这一体制可以准确地将不同身份的特点信息映射到图象的相应部分，无论是在保持每一个人物的特殊性，还是在整体格调的协调性上都表现卓越。
FaceStudio 支持多种人脸相关的有趣应用
论文地址：https://arxiv.org/abs/2312.02663
主页地址：https://icoz69.github.io/facestudio/
方法概述
夹杂指导设计
FaceStudio 的核心特性之一是其夹杂指导设计。该团队采用了一种特殊的方法，允许模型同时接收图象和文本提醒，从而生成具有特定身份特点的图象。基于图象提醒的指导模块包含两个子模块：
图象指导模块：在这个部分，FaceStudio 使用 CLIP 视觉编码器来处置人类图象。这些图象通常是格调化的，含有丰富的视觉信息，如色彩、纹理和构图等。CLIP 编码器可以从这些图象中提取出复杂的格调特点。
身份鉴别模块：并行于图象指导模块，腾讯团队还设计了一个身份鉴别模块，这一模块使用 Arcface 模型来处置单独的脸部图象。其主要目的是从脸部图象中提取出关键的身份特点，如脸部结构、表情和其他特殊的生物鉴别信息。
在提取出格调化图象的视觉特点和脸部图象的身份特点之后，这两组特点被融合在一起。这一步骤是通过一个线性层完成的，它将两种特点结合，创建一个综合的指导特点。这种方法的优点在于，它不仅可以保留人物的身份特点，还可以在图象生成过程中融入特定的格调和内容。
除了图象指导，FaceStudio 还集成了文本指导功能。这是通过使用一个预训练好的先验模型（PriorTransformer）实现的。这个先验模型可以将 CLIP 文本特点映射到对应的 CLIP 视觉特点。然后，同图象提醒指导模块一样，这些视觉特点结合身份鉴别模块的特点，形成一个可以响应文本提醒的综合指导特点。最终，这两种提醒特点被加权融合，实现夹杂指导。
FaceStudio 的架构示意图
多人图象分解
在腾讯团队开发的 FaceStudio 框架中，“处置多人图象” 部分是一个关键创新，专注于在单个图象中分解多个人物肖像，从而使得每一个人物在最终图象中都能保持其特殊的身份。面对一个包含多个人物的图象，FaceStudio 采用了一种特殊的注意力体制。该体制确保在图象分解过程中，每一个人物区域的特点都只访问与之对应的身份信息。这意味着模型可以精确地控制每一个人物的身份特点，确保它们在最终图象中正确呈现。为了实现这种精确的控制，腾讯团队使用了人物实例分割模型。这个模型可以鉴别出图象中的不同人物，并将每一个人物的区域与其对应的身份特点相关联。这样，模型就可以确保在分解图象时，每一个人物的身份信息都得到了正确的指导。
FaceStudio 与基线算法的多人图象生成效果对比
训练策略
腾讯团队为 FaceStudio 设计了一种以人类图象重建为目标的训练策略。通过这种方法，他们使用遮盖脸部区域的原始图象作为格调化的人类图象输入，同时使用相同图象中裁剪的脸部作为身份输入。这样，模型可以在生成指导图象时，更准确地保留人物的身份特点。不同于已有的生成模型训练方式，这种方法只依赖于人像作为训练数据不需要文字标注，大大减轻了对标注数据的依赖。可以更好的泛化到各种格调的人像中。
结果展示
FaceStudio 通过评估人脸相似度和人像生成时间来展现其特殊的优势。试验结果显示，FaceStudio 生成单个人像只需要不到 4 秒即可完成，而基于优化的热门算法 DreamBooth 则需要长达 6 分钟。同时 FaceStudio 更好地保留了人像特点，有着更好的人脸相似度。试验结果对比如下：
研究人员也在相同的图象上与当前最佳的人像生成模型算法进行比较。结果显示，FaceStuio 几乎在所有的样本上都达到了更好或者同级别的效果。这进一步展示了 FaceStudio 强大的鲁棒性和泛化性。比较结果如下：
此外，FaceStudo 的试验中还展示了多种特殊的人脸图象生成应用，包括身份夹杂和文字图象夹杂指导生成。
身份夹杂图象生成试验
文字图象夹杂指导图象生成试验
FaceStudio 生成的多格调人像样例。
总结
综上所述，FaceStudio 的出现标志着个性化图象生成领域的重大进展。它在保持人物身份的同时，提供了丰富的格调化和文本驱动的图象生成选项。这种能力不仅对艺术创作和娱乐产业有巨大价值，也可能在广告、数字媒体制作和个性化内容创作等领域发挥重要作用。通过精确控制图象中的身份和格调，FaceStudio 为未来图象生成手艺的发展开辟了新的道路，预示着这一领域的创新和变革。