Parts2Whole：从局部到整体，可控人像生成的统一参考框架
项目介绍
Parts2Whole 是一个创新的框架，旨在从多个参考图像中生成定制化的人像，包括姿态图像和各种人像外观。该项目由 [Arxiv 2024] 发布，提供了一套完整的工具链，包括推理代码、预训练模型、评估代码、训练代码以及训练数据。目前，项目已经发布了训练代码和数据集，并计划基于 Stable Diffusion 2-1 开发新的模型。
项目技术分析
Parts2Whole 的核心技术包括：
- 语义感知外观编码器：该编码器能够保留不同人体部位的细节，将每个图像根据其文本标签处理为一系列多尺度特征图，而不是单一的图像标记，从而保留图像的维度。
- 多图像条件生成：通过共享的自注意力机制，在扩散过程中跨参考和目标特征进行操作，增强了传统的注意力机制，并结合参考人像图像的掩码信息，实现对任意部分的精确选择。
项目及技术应用场景
Parts2Whole 适用于多种应用场景，包括但不限于：
- 虚拟试衣：用户可以通过上传自己的照片和想要试穿的服装，生成穿着该服装的效果图。
- 人像定制：艺术家或设计师可以通过组合不同的人体部位，生成独特的人像作品。
- 影视特效：在电影或电视剧制作中，可以通过该技术快速生成特定姿态和外观的角色图像。
项目特点
- 高度可控性：用户可以通过指定不同的参考图像和掩码信息，精确控制生成图像的各个部分。
- 多模态支持：支持图像、文本和掩码等多种输入形式，增强了模型的灵活性和实用性。
- 易于使用：项目提供了详细的安装和使用指南，用户可以轻松上手，进行推理、训练和评估。
- 开源社区支持：项目鼓励社区贡献，欢迎开发者提交改进和扩展。
总结
Parts2Whole 是一个强大且灵活的人像生成框架，适用于多种实际应用场景。无论你是开发者、设计师还是艺术家，都可以通过这个项目实现高度定制化的人像生成。快来尝试吧，开启你的创意之旅！
项目链接：
数据集链接：
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
