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文章转载来源:AI领航员
文章来源:量子位
图片来源:由无界 AI生成
大厂们在整活方面开始卷起来了!
前脚字节阿里的工具火了,现在腾讯这个新照片生成应用PhotoMaker直接刷屏,瞧这阵仗……
只需上传一张或以上照片,无需额外LoRA训练,就能快速可定制。任何人、任何风格,高保真那种。
于是秒秒钟,LeCun化身钢铁侠。但随后LeCun转发表示:那个文艺复兴时期的绘画风格是他最喜欢的。
杨幂各类风格写真爆出。
除此之外,还有更多有意思的功能,目前应用Demo已免费开放体验。
这就来提前体验一把。
总结来看,PhotoMaker主要有这样三大功能:
第一个,可以根据描述生成多种风格个人照片。
比如,你见过这样的黑寡妇吗?
就是在二次元里也行的照片,也可以生成。
第二个,混合不同人物特征,生成全新人物形态。
脑洞大开一下,奥特曼和乔布斯“生”的孩子,可能长这样???
甚至还可以破次元结合!
除此之外,还有一些小细节的功能,修改个年龄、性别以及照片年代啥的。
小时候的马斯克,你见过吗?
当LeCun变成几十岁大妈……
目前,研究团队给了两个体验版本:官方原版以及风格化版本。其中风格化版,要想实现更好的效果,仅需要更改基础模型并添加LoRA模块。
不过这两个版本食用起来没有任何区别,主要分为三个步骤。
首先,上传你想定制的照片。一张可以,多张也行。
值得注意的是,他们这里强调了,他们不会进行人脸检测,但上传的图片人脸已经要占据图片大部分。
其次,输入文字提示,确保在要定制的类别词后面加上触发词:img。
如:男人 img 或女人 img 或女孩 img。
然后再选择喜欢的样式、风格模版,就可以生成了。
不过现在实测,效果会出的比较慢,可能是太多人使用了。
简单来说,PhotoMaker采用了一种简单而有效的表示方法——堆叠ID嵌入。
它可将多个身份证明(ID)图像的信息合并成统一的数据结构,这样能更好保存单个ID信息的同时,还能整合多个不同ID特征。
具体而言,首先,分别从文本编码器和图像编码器中获取文本嵌入和图像嵌入。然后,通过合并相应的类别嵌入(比如性别)和每个图像嵌入,提取融合嵌入。接着,沿长度维度串联所有融合嵌入,形成堆叠ID嵌入。最后再将其输入到Diffusion Model生成图像。
由于训练过程需要使用按ID分类的数据集,但现有数据集要么没有注释ID信息,要么所包含的场景丰富度有限,比如只关注面部区域。
为此,研究人员还专门构建了一个以ID为导向的文本图像数据集构建管线,它能按照不同ID进行分类。每个ID都有多幅图像,这些图像包括不同的表情、属性、场景等。
需要注意的是,虽然训练过程中使用的是带背景遮蔽的同一ID图像,但在推理过程,可直接输入不同ID、且不带背景遮蔽的图形,来创建新ID。
实验结果表明,与其他方法相比,PhotoMaker具备高质量和多样化的生成能力,以及可编辑性、保真性。
此外,这一方法还能实现更多以往难实现的有趣功能。比如改变年龄或性别、将旧照片或艺术作品中的人物还原到现实中以及身份混合等。
好了,感兴趣的朋友可戳下方链接玩玩~
https://huggingface.co/spaces/TencentARC/PhotoMaker
https://huggingface.co/spaces/TencentARC/PhotoMaker-Style
论文链接:
https://arxiv.org/abs/2312.04461
项目链接:
https://github.com/TencentARC/PhotoMaker?tab=readme-ov-file#start-a-local-gradio-demo
来源:AI领航员
发布人:暖色
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