阿里发布新ID保持项目EcomID, 可从单个ID参考图像生成定制的保ID图像,ComfyUI可使用

阿里妈妈发布了一个新的ID保持项目EcomID,旨在从单个ID参考图像生成定制的保ID图像,优势在于很强的语义一致性,同时受人脸关键点控制。 EcomID 方法结合了 PuLID 和 InstantID 的优点,以获得更好的背景一致性、面部关键点控制、更真实的面部以及更高的相似度。 目前,EcomID 的 Comfyui 原生实现官方插件也已经发布,大家可以从文章中的链接获取。

阿里妈妈发布了一个新的ID保持项目EcomID,旨在从单个ID参考图像生成定制的保ID图像,优势在于很强的语义一致性,同时受人脸关键点控制。

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EcomID 方法结合了 PuLID 和 InstantID 的优点,以获得更好的背景一致性、面部关键点控制、更真实的面部以及更高的相似度。目前,EcomID 的 Comfyui 原生实现官方插件也已经发布,大家可以从文章中的链接获取。

相关链接

代码:https://github.com/alimama-creative/SDXL_EcomID_ComfyUI

模型地址: https://huggingface.co/alimama-creative/SDXL-EcomID

ComfyUI:https://github.com/alimama-creative/SDXL_EcomID_ComfyUI

EcomID 结构

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PuLID 的 IP-Adapter:EcomID 借鉴了 PuLID 的 ID-Encoder 和交叉注意力组件,其使用对齐损失训练而成。故而该方法有效减少了 ID embedding 对交叉注意力部分的文本 embedding的干扰,最小化对底层模型文本到图像能力的干扰。

InstantID 的 IdentityNet 架构:利用 200 万张美观的人像图像数据集,训练了IdentityNet,增强了关键点控制,提高了 ID 一致性和面部真实感。在训练过程中,IP-adapter 被冻结,只有 IdentityNet 被训练。面部Keypoint用作条件输入,同时面部嵌入通过交叉注意力集成到 IdentityNet 中。

效果对比

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ComfyUI使用

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训练细节

该模型在 200 万张淘宝图像上进行训练,其中人脸比例大于 3%。图像分辨率大于800,且美学评分超过 5.5。

  • 混合精度:fp16
  • 学习率:1e-4
  • 批量大小:2
  • 图像大小:1024x1024

注意事项

EcomID与其他基于SDXL模型也高度兼容,如leosams-helloworld-xl、dreamshaper-xl、stable-diffusion-xl-base-1.0 等。

它与SDXL Turbo/Lighting、EcomXL Inpainting ControlNet和 EcomXL Softedge ControlNet 的兼容性非常好。

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