个性化图像生成

来自字节跳动和罗格斯大学的研究人员推出新型图像生成模型MoMA（Multimodal LLM Adapter），这是一个开放词汇、无需训练的个性化图像模型，具有灵活的零样本能力，专注于主体驱动的个性化...

在数字内容创作日益丰富的今天，个性化图像生成技术正逐渐成为各行业创新的关键。这项技术依赖于文本到图像的生成模型，它们能够识别并捕捉参考对象的核心特征，从而在各种情境中实现可控的图像生成。然而，现有的方...

瑞士联邦理工学院的研究人员推出一种个性化生成模型输出的方法ViPer，它可以让生成模型（比如用来生成图片的AI）根据个人的喜好来定制生成的内容。这是通过一次性捕捉用户的总体偏好，并在无需详细工程化提示...

韩国SK电信推出个性化图像生成新方法InstantFamily，它能够在零样本（zero-shot）的情况下，根据多个身份标识（Multi-ID）生成个性化的图像。这项技术特别适用于创建包含多个人物的...

字节跳动推出PuLID，它用于个性化文本到图像（Text-to-Image，简称T2I）的生成。PuLID的全称是“Pure and Lightning ID customization”，即纯粹和闪...

来自中国科学技术大学和悉尼大学的研究人员推出新型个性化图像生成方法Infinite-ID，它能够在保持特定身份特征的同时，根据用户的文本描述生成高质量的图像。这是一个全新的ID-语义解耦范式，专门用于...

来自北京大学、阿里巴巴、清华大学和鹏程实验室的研究团队推出FaceChain-SuDe，这是一种用于个性化文本到图像生成的方法，旨在提高个性化图像生成（subject-driven generatio...

来自中科大、字节跳动的研究人员推出新型文本到图像定制方法RealCustom。这种方法的目标是为给定的主题生成受文本驱动的图像，这在内容创作领域具有革命性的意义。 项目主页 论文地址 想象一下，你想要...