无限 ID：通过 ID 语义解耦范式实现身份保留的个性化
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。通过引入无限 - ID，将身份信息与语义解耦合的范式，提出一种在图像生成中保持身份的个性化方法。此方法通过增强车间训练，结合图像交叉注意模块和 AdaIN-mean 操作的特征交互机制，既提高了身份的保真度和语义一致性，又使得对生成图像风格的控制变得方便。对原始照片生成和风格图像生成的大量实验结果证明了该方法的优越性能。
该研究提出了一种保持身份个性化的图像生成方法，通过无限-ID将身份信息与语义解耦合。该方法通过增强车间训练，结合图像交叉注意模块和AdaIN-mean操作的特征交互机制，提高了身份的保真度和语义一致性，并方便对生成图像风格的控制。实验结果证明了该方法的优越性能。
