年终分享｜2024「AI 图像生成」项目合集

主要观点总结

这篇文章是对文本到图像生成技术的综述，包括多种技术方向的进展和相关的研究成果。

关键观点总结

关键观点1: InstantID：解决个性化图像合成的身份真实性问题

为了解决个性化图像合成中的高存储需求、漫长的微调过程以及与预训练模型兼容性问题，InstantX 和小红书的研究团队提出了InstantID方法。该方法使用扩散模型，能够在保持高保真度的同时处理各种风格的图像个性化。

关键观点2: PhotoMaker：高效个性化定制人像照片

南开大学、腾讯公司和东京大学的研究团队提出的PhotoMaker方法，能够在保持身份（ID）保真度的同时，实现高效率的个性化文本生成图像。该方法通过构建面向ID的数据集和使用统一的ID表示来达成目标。

关键观点3: ConsiStory：无需额外训练的一致性文生图模型

英伟达和特拉维夫大学的研究团队提出的ConsiStory模型，通过共享预训练模型的内部激活，实现一致的主题生成，无需额外的训练步骤。该方法能够自然地扩展到多主题场景，并实现对常见对象的无训练个性化。

关键观点4: 其他研究成果

其他研究团队在文本到图像生成领域也取得了重要进展，包括提高生成图像的质量、效率、一致性等方面。这些成果为未来的图像生成技术提供了重要的基础。

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