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 - 模型选择策略：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）
本答案来源于文章《InfiniteYou：保留人脸特征的照片生成与编辑工具》
未经允许不得转载：AI生产力工具 » 如何解决生成图像时人物身份特征丢失的问题？
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