Kolors-IP-Adapter-FaceID-Plus

Kwai-Kolors

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Kolors-IP-Adapter-FaceID-Plus es un módulo basado en Kolors-Basemodel. Proporcionamos los pesos del módulo y el código de inferencia de Kolors-IP-Adapter-FaceID-Plus dirigido a la generación de imágenes de rostros de alta calidad. Nuestro módulo está entrenado en un gran conjunto de datos faciales de alta calidad y utiliza las incrustaciones de ID facial generadas por insightface y las características CLIP del área facial para mantener la información de estructura e ID facial.

Como usar

Requisitos
Las dependencias y la instalación son básicamente las mismas que para Kolors-BaseModel.
Clonación del repositorio e instalación de dependencias
apt-get install git-lfs
git clone https://github.com/Kwai-Kolors/Kolors
cd Kolors
conda create --name kolors python=3.8
conda activate kolors
pip install -r requirements.txt
pip install insightface onnxruntime-gpu
python3 setup.py install

Enlace de descarga de pesos:
huggingface-cli download --resume-download Kwai-Kolors/Kolors-IP-Adapter-FaceID-Plus --local-dir weights/Kolors-IP-Adapter-FaceID-Plus

O
git lfs clone https://huggingface.co/Kwai-Kolors/Kolors-IP-Adapter-FaceID-Plus weights/Kolors-IP-Adapter-FaceID-Plus

Inferencia:
python ipadapter_FaceID/sample_ipadapter_faceid_plus.py ./ipadapter_FaceID/assets/image1.png "穿着晚礼服,在星光下的晚宴场景中,烛光闪闪,整个场景洋溢着浪漫而奢华的氛围"

python ipadapter_FaceID/sample_ipadapter_faceid_plus.py ./ipadapter_FaceID/assets/image2.png "西部牛仔,牛仔帽,荒野大镖客,背景是西部小镇,仙人掌,日落余晖, 暖色调, 使用XT4胶片拍摄, 噪点, 晕影, 柯达胶卷,复古"

Funcionalidades

Generación de imágenes textuales
Mantenimiento de la estructura e ID facial
Entrenado en un gran conjunto de datos facial de alta calidad
Evaluación basada en cinco criterios: atractivo visual, fidelidad al texto, similitud facial, estética facial y satisfacción general
Supera a SDXL-IP-Adapter-FaceID-Plus en todas las métricas

Casos de uso

Generación de imágenes de rostros de alta calidad a partir de descripciones textuales
Aplicaciones en campos que requieren generación facial realista
Evaluación y comparación de calidad de generación de imágenes faciales