【绘画模型分享】InstantID：身份属性超强迁移
详细的原理不多说了，感兴趣的可以去看看，说点想法和感受。
之前一直用SD和DALLE、MJ等各种绘画软件，但是，如Stable Diffusion等模型进行个性化图像生成时，常常需要依赖多个插件（例如LoRA和其他风格插件）来维持人物的身份特征，这一过程既复杂又耗时。
而InstantID提供了一个更为简便和高效的解决方案，能够在不牺牲图像质量的前提下，直接生成保持个人特征的高质量图像。
那未来可能如何提供价值，下面是一些可能性，InstantID的集成方式可能包括作为插件加入到Stable Diffusion等现有模型中，或作为一个独立的模型提供服务。
比如，它可以轻松地融入多种应用场景，如数字化试衣。在这些场景中，现有的痛点包括无法准确再现试穿者的身份特征和外观，导致试穿效果与现实差异较大（可以提体验一下淘宝的虚拟穿衣。入口很深在淘宝APP-我的-穿衣）。再比如，个性化教育和培训，试想李白讲诗歌（因为角色的超强控制，可以输出此角色的各种场景）InstantID的应用可以有效解决这些问题，为用户提供更真实、更个性化的试穿体验，从而提升用户满意度和购物效率。
报告中超级喜欢的一个功能，给我带来了无限想象，它支持将身份属性添加到非人类角色中。比如让它输出，拥有一个鸣人脸的拉面精（哈哈哈，产品还在实验阶段，但是迫不及待的要想使用了。）
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基本介绍：
InstantID 介绍：
与传统方法需要多张参考图像和复杂的微调过程不同，InstantID只需一张图像，而且无需复杂的训练或微调过程（不过在项目中有多张图像对训练结果的影响，看上去更多的图像人的特征更强）。模型支持高保真度的身份保留生成，任何风格仅使用单个参考图像。他们设计了一个新颖的 IdentityNet，通过强加语义和弱空间条件，将面部和地标图像与文本提示相结合来引导图像生成。
主要的功能：
图1：让你的脸变成任何风格，支持风格化和现实风格
图2：可编辑性和多重参考，第 1 列显示仅图像结果，其中在推理过程中提示设置为空。第 2-4 列通过文本提示显示可编辑性。第 5-9 列显示了与现有 ControlNet 的兼容性（canny 和深度）
图3：多张图像对生成的影响，对于多个参考图像，我们取 ID 嵌入的平均平均值作为图像提示。
图4：竞品比较；与 IP-Adapter (IPA)、IP-Adapter-FaceID 和最新的 PhotoMaker 进行比较；PhotoMaker需要训练UNet的LoRA参数；PhotoMaker和IP-Adapter-FaceID都实现了良好的保真度，但文本控制能力有明显的退化。相比之下，InstantID 实现了更好的保真度并保留了良好的文本可编辑性（面孔和样式更好地融合）。
图5：InstantID 支持将身份属性添加到非人类角色中（这个太喜欢了）
项目及演示：链接
论文：链接
GitHub：链接
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