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ID Embedding：团队利用预训练的面部识别模型代替 CLIP 来提取语义人脸特征，并使用可训练的投影层，将这些特征映射到文本特征空间，形成 Face Embedding，具有丰富的语义信息，包括如面部特征、表情、年龄等，为后续的图像生成提供了坚实的基础。 -
Image Adapter：引入一个轻量级的适配模块，将提取的身份信息与文本提示结合起来。这个模块通过解耦的交叉注意力机制，使得图像和文本能够独立地影响生成过程，从而在保持身份信息的同时，允许用户对图像风格进行精细控制，实现「双赢」。 -
IdentityNet：小红书提出了一个名为 IdentityNet 的网络，是 InstantID 的核心部分。它通过强语义条件（如面部特征的详细描述）和弱空间条件（如面部关键点的位置）来编码参考面部图像的复杂特征。在 IdentityNet 中，生成过程完全由 Face Embedding 引导，无需任何文本信息。仅更新新添加的模块，而预先训练的文本到图像模型保持冻结以确保灵活性。
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论文地址：https://arxiv.org/abs/2401.07519 -
InstantID 主页：https://instantid.github.io/ -
Demo 尝鲜：https://huggingface.co/spaces/InstantX/InstantID
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