本研究提出了Face Adapter with Decoupled Training (FACT)框架，旨在解决个性化图像生成中的性能下降问题。通过解耦身份特征与其他属性的提取，提升了生成面孔的可控性和多样性。实验结果表明，FACT在文本到图像生成和肖像生成中的保真性和可控性显著改善。