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如何解决生成图像时人物身份特征丢失的问题?

2025-08-28 1.7 K

解决方案:利用InfuseNet技术与多阶段训练优化

在AI图像生成过程中身份特征丢失是常见问题,InfiniteYou通过以下方法有效解决:

  • 核心技术应用:采用InfuseNet技术作为核心组件,通过设置infusenet_conditioning_scale参数(默认1.0)来调节身份特征保留强度。当发现相似度不足时,可将infusenet_guidance_start从默认0.0调至0.1增强效果
  • Model Selection Strategy:系统提供两种模式选择,sim_stage1模型专门针对身份相似度优化,适合对特征保留要求高的场景
  • 输入素材要求:确保上传的源图像是正面清晰的人脸照片(建议分辨率≥512×512),避免眼镜/刘海遮挡等影响特征提取的情况
  • 提示词配合:在文字描述中明确包含身份关键词(如“保持面部特征”),并避免使用抽象美学词汇干扰特征判断

实践案例表明,结合ControlNet插件上传人像姿势参考图,能进一步减少特征偏离(需在插件参数中设置姿势权重为0.7-0.9)

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