FlexIP：腾讯推出的新型图像生成编辑框架

FlexIP简介

FlexIP是由腾讯推出的一种新型图像生成编辑框架，旨在解决在个性化图像生成中身份保持与多样化编辑之间的权衡问题。该框架通过引入双适配器架构——个性化适配器和保持适配器，分别专注于编辑灵活性和身份特征的捕捉，从而实现两者的独立控制。此外，FlexIP还配备了动态权重门控机制，允许用户在推理过程中灵活调整两个适配器的权重，以实现从细微的身份保持到显著的个性化编辑之间的平滑过渡。实验结果表明，FlexIP在身份保持精度和编辑灵活性方面均优于现有方法，为定制化图像生成提供了更强大的解决方案。

FlexIP主要功能

1. 身份保持与个性化编辑的独立控制：通过将身份保持和个性化编辑解耦为两个独立的维度，用户可以在生成图像时灵活调整二者之间的平衡，实现从细微的身份保持到显著的个性化编辑的平滑过渡。
2. 灵活的参数化控制：借助动态权重门控机制，用户可以在推理阶段通过调整权重参数，精确控制生成图像的身份特征和编辑风格，提供高度的用户友好性和灵活性。
3. 高质量图像生成：在保持身份细节的同时，支持多样化的个性化生成，生成的图像在视觉质量和语义一致性方面均优于现有方法，适用于艺术创作、广告设计等多种应用场景。

FlexIP技术原理

1. 双适配器架构：
   • 保持适配器（Preservation Adapter）：通过检索高级语义概念和低级空间细节，捕捉身份的关键特征，确保即使在多样化编辑下也能稳健地保持身份。
   • 个性化适配器（Personalization Adapter）：与文本指令和高级语义概念交互，提供编辑灵活性，同时确保身份保持。
2. 动态权重门控机制（Dynamic Weight Gating）：
   • 在推理过程中，通过改变两个适配器的权重，用户可以灵活地平衡身份保持和个性化编辑之间的权衡。
   • 根据训练数据的模态（图像或视频）调整适配器的权重，图像训练场景下保持适配器占主导地位，视频训练场景下个性化适配器占主导地位。
3. 模态感知加权策略：
   • 利用多模态数据（图像和视频）的互补性，通过动态调整适配器的权重，充分发挥图像数据在身份保持和视频数据在时间连贯性方面的优势。
4. 基于扩散模型的生成框架：
   • FlexIP基于扩散模型，通过逐步去噪的过程生成图像，结合文本嵌入和视觉特征，实现条件生成。
   • 使用分类器自由引导（Classifier-Free Guidance）技术，增强生成图像与文本提示之间的语义对齐。

FlexIP应用场景

1. 艺术创作：艺术家可以根据自己的创意需求，快速生成具有特定风格和细节的图像，同时保持作品中人物或物体的核心特征，提升创作效率和多样性。
2. 广告设计：广告设计师可以利用 FlexIP 生成符合品牌形象和广告主题的个性化图像，同时保持品牌元素的一致性，增强广告的吸引力和辨识度。
3. 虚拟试穿：在服装电商领域，FlexIP 可以生成用户在虚拟试穿不同服装时的图像，同时保持用户的身份特征，提升购物体验。
4. 影视特效：影视制作中，FlexIP 可以用于生成特效场景中的人物或物体的个性化变体，同时保持其在故事中的连贯性和一致性，降低特效制作成本。
5. 游戏角色生成：在游戏开发中，FlexIP 可以根据玩家的输入生成具有特定风格和特征的游戏角色，同时保持角色的身份识别度，丰富游戏体验。
6. 社交媒体内容创作：用户可以利用 FlexIP 生成个性化的图像内容，如头像、背景图等，同时保持个人风格和身份特征，提升社交媒体的个性化和互动性。

FlexIP项目入口

• 项目主页：http://flexip-tech.github.io/flexip/#/
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2504.07405