ComfyUI-HyperLoRA：零样本个性化肖像合成

ComfyUI-HyperLoRA：零样本个性化肖像合成

ComfyUI-HyperLoRA Official implementation in ComfyUI of CVPR 2025 paper "HyperLoRA: Parameter-Efficient Adaptive Generation for Portrait Synthesis" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/com/ComfyUI-HyperLoRA

项目介绍

在社交娱乐等领域的个性化肖像合成技术，近年来取得了显著进展。基于个体样本微调的方法，如LoRA和DreamBooth，能够生成逼真的输出效果，但需要针对每个样本进行训练，消耗时间和资源，并存在稳定性风险。适配器技术如IP-Adapter通过冻结基础模型参数并采用插件架构实现零样本推理，但在肖像合成任务中往往缺乏自然性和真实性。针对这些问题，HyperLoRA项目提出了一种参数高效的适应性生成方法，将LoRA的优异性能与适配器方案的零样本能力相结合。

项目技术分析

HyperLoRA通过自适应插件网络生成LoRA权重，实现零样本个性化肖像生成。该方法包括两个主要部分：Hyper ID-LoRA和Hyper Base-LoRA。Hyper ID-LoRA负责学习身份特征，而Hyper Base-LoRA则负责适应其他特征，如背景和衣物。这种设计有助于防止不相关特征泄露到ID-LoRA。在训练过程中，只更新HyperLoRA模块的权重，而冻结预训练的SDXL基础模型和编码器权重。在推理阶段，Hyper ID-LoRA集成到SDXL中生成个性化图像，而Hyper Base-LoRA是可选的。

项目技术应用场景

HyperLoRA适用于多种场景，包括但不限于社交媒体头像生成、个性化游戏角色创建、虚拟现实Avatar定制等。它的零样本能力使得用户无需复杂训练过程，即可实现高质量的个性化图像生成。

项目特点

1. 参数高效：通过自适应插件网络和特定的训练策略，HyperLoRA在保持高性能的同时，减少了模型大小和GPU内存使用。
2. 零样本推理：HyperLoRA支持单张和多张图像输入的零样本个性化肖像生成，无需对每个样本进行单独训练。
3. 高保真与编辑性：项目提供了两个版本，一个版本注重保真度，另一个版本则提供了更好的编辑性，用户可以根据需要选择使用。
4. 兼容性：HyperLoRA与某些SDXL基础模型兼容，如LEOSAM's HelloWorld XL 3.0、CyberRealistic XL v1.1和RealVisXL v4.0等。

以下是项目的详细使用方法和效果示例：

使用方法

首先，在ComfyUI的models文件夹中创建相应的子文件夹，并下载所需的模型文件。项目提供了详细的下载和使用指南，确保用户可以快速上手。

效果示例

HyperLoRA生成的图像具有高保真度和编辑性，以下是一些使用不同工作流生成的结果示例：

• 文本到图像（T2I）：将文本提示转换为相应的图像。
• T2I + FaceDetailer：通过FaceDetailer插件修复小脸或提高稳定性。
• T2I + ControlNet：结合ControlNet提高生成稳定性。
• T2I + InstantID：结合InstantID进一步改进面部相似度。

项目还提供了多种编辑效果，如太阳镜、婴儿、草图和创意造型等，以满足用户多样化的创作需求。

总之，HyperLoRA是一个功能强大、易于使用且具有广泛应用场景的开源项目，适用于广大开发者、设计师和研究人员。通过其高效的生成能力和零样本特性，用户可以轻松实现高质量的个性化肖像合成。

ComfyUI-HyperLoRA Official implementation in ComfyUI of CVPR 2025 paper "HyperLoRA: Parameter-Efficient Adaptive Generation for Portrait Synthesis" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/com/ComfyUI-HyperLoRA