近日IP-Adapter-FaceID模型上线,并提供了在线demo供用户体验，它可以让我们实现很有趣的功能 - 只需要上传几张自己的照片,就可以快速克隆出一大堆自己在不同场景中的照片!
IP-Adapter-FaceID是一个试验性质的面部生成模型,它的目标是通过输入文本描述,结合面部识别模型提取出的面部特征,来生成不同风格、但保留面部身份信息的人像图片。
只要提供几张正脸清晰的自拍头像,就可以获得基于自己面部特征的各种合成图片,无需进行任何模型训练!
点开demo地址，在左侧上传几张同角色的照片，输入提示词，你就想让角色出现在什么场景就可以出现在什么场景
模型地址：https://huggingface.co/h94/IP-Adapter-FaceID
在线体验demo:https://huggingface.co/spaces/multimodalart/Ip-Adapter-FaceID
IP-Adapter-FaceID最大的优势在于其模块化和可定制化的设计。
面部识别模型提供面部特征信息,CLIP模型提供面部结构信息,基础的生成模型如Stable Diffusion 提供生成图片的细节质感。通过简单上传几张照片和输入文字描述,用户就可以体验到人工智能辅助的面部生成魅力,得到多张高质量的“自己”虚拟照片。
当然,作为一个全新的尝试,IP-Adapter-FaceID目前仍存在一些局限性。它生成的图片真实度和面部特征一致性都还达不到完美的程度,这与当前的训练集数据、基础生成模型以及面部识别模型的局限性都有关系。但这并不影响它成为一个有趣且易上手的虚拟照片生成工具。
你还在找工具换脸吗？完全不需要，快试试IP-Adapter-FaceID吧！
