InfiniteYou：通过文本描述生成保持身份特征的高质量图像

InfiniteYou简介

InfiniteYou（InfU）是由字节跳推出的图像生成框架，旨在通过自由文本描述生成保持身份特征的高质量图像。InfU利用了最新的扩散变换器（DiTs）技术，如FLUX，解决了现有方法在身份相似性、文本-图像对齐、生成质量和美学方面的不足。其核心组件InfuseNet通过残差连接将身份特征注入DiT基础模型，增强了身份相似性，同时保持了生成能力。多阶段训练策略进一步提升了模型性能，使InfU在各种场景下均表现出色，显著超越了现有基线方法。

InfiniteYou主要功能

1. 身份保持的图像生成：能够根据输入的自由文本描述，生成与特定人物身份特征高度一致的图像，同时满足文本描述中的场景、风格等要求。
2. 高质量图像生成：生成的图像具有高分辨率、高清晰度和良好的美学效果，能够满足多样化的应用场景需求。
3. 灵活的文本驱动：用户可以通过任意自由文本描述来定制图像内容，支持多种场景、风格和细节的描述。
4. 插拔式设计：兼容多种现有的扩散模型和插件（如LoRAs、ControlNets等），能够灵活扩展和定制，适用于不同的生成任务和需求。
5. 多场景适用：适用于多种场景，包括但不限于人物肖像生成、虚拟角色创作、个性化内容定制等，具有广泛的应用前景。

InfiniteYou技术原理

1. 基于扩散变换器（DiTs）的生成：利用先进的扩散变换器（如FLUX）作为基础模型，通过扩散过程生成高质量图像。扩散模型通过逐步去除噪声来生成图像，能够生成具有高分辨率和丰富细节的图像。
2. InfuseNet身份特征注入：通过InfuseNet将身份特征注入到DiT基础模型中。InfuseNet通过残差连接将身份特征与文本特征分离，避免了传统方法中直接修改注意力层导致的生成能力下降问题，从而在保持身份相似性的同时，不损害图像的整体生成质量。
3. 多阶段训练策略：采用包括预训练和监督微调（SFT）在内的多阶段训练策略。预训练阶段使用真实数据进行初步训练；SFT阶段利用合成的单人多样本（SPMS）数据进一步优化模型，提升文本-图像对齐、图像质量和美学效果。
4. 合成数据增强：在SFT阶段，通过合成数据增强训练数据的多样性和质量。利用预训练模型和现成模块生成高质量的合成数据，作为训练目标，进一步提升模型的生成能力和美学表现。
5. 插拔式兼容性设计：InfU的设计允许其与多种现有的扩散模型和插件无缝集成，如FLUX.1-schnell、ControlNets和LoRAs等，为用户提供了灵活的定制化选项，能够根据具体需求调整生成效果。

InfiniteYou应用场景

1. 虚拟形象定制：根据用户提供的照片和描述，生成个性化的虚拟形象，用于社交媒体、游戏、虚拟现实等场景。
2. 影视特效制作：快速生成符合剧本描述的人物形象，辅助影视特效团队进行角色设计和预览。
3. 广告与营销：为品牌生成符合特定风格和场景的人物形象，用于广告宣传、海报设计等，提升视觉吸引力。
4. 游戏开发：快速生成游戏角色的外观，根据游戏设定和故事背景定制角色形象，提高开发效率。
5. 虚拟客服与助手：创建具有特定形象和风格的虚拟客服或助手，提升用户体验和互动性。
6. 艺术创作：为艺术家提供灵感，根据创意描述生成人物形象，辅助艺术创作过程。

InfiniteYou项目入口

• 项目主页：https://bytedance.github.io/InfiniteYou/
• GitHub代码库：https://github.com/bytedance/InfiniteYou
• arXiv研究论文：https://arxiv.org/pdf/2503.16418
• Hugging Face模型：https://huggingface.co/ByteDance/InfiniteYou
• 在线体验：https://huggingface.co/spaces/ByteDance/InfiniteYou-FLUX