OpenBayes 教程上新丨字节开源 InfiniteYou 图像生成框架，实现高保真面部特征迁移

InfiniteYou（简称 InfU）是由字节跳动智能创作团队近期推出的一款基于 Diffusion Transformers 的身份保持 (identity-preserved) 图像生成框架。它通过先进的技术，能够在生成图像的同时保持人物身份的一致性，即在生成不同场景的图片时能够精准保留面部特征。

作为该领域最早利用扩散 Transformer (DiTs) 的框架之一，InfU 系统性地解决了现有方法的 3 大核心问题：身份相似度不足、图文对齐偏差以及生成质量与美学表现欠佳。其核心创新 InfuseNet 通过残差连接将身份特征注入 DiT 基础模型，在保持生成能力的同时显著提升身份保真度。采用包含预训练和合成单人多样本 (SPMS) 数据监督微调 (SFT) 的多阶段训练策略，进一步优化了图文对齐性，改善生成质量并有效缓解人脸复制效应。大量实验表明，InfU 实现了 SOTA 级别的性能表现，全面超越现有基线方法。

目前「InfiniteYou 高保真图像生成 Demo」教程已上线至 OpenBayes 公共教程中，感兴趣的小伙伴快来亲自上手试一试吧 ！

教程地址：

https://go.openbayes.com/j9XCO

Demo 运行

01 Demo 运行阶段

1. 登录 OpenBayes.com，在「公共教程」页面，选择键部署 「InfiniteYou 高保真图像生成 Demo」教程。