PhotoMaker: 通过堆叠ID嵌入定制真实人物照片

[💥新 🤗 演示 (PhotoMaker V2)] [🤗 演示 (真实风格)] [🤗 演示 (艺术风格)]

[Replicate演示 (真实风格)] [Replicate演示 (艺术风格)] [Jittor版本]

PhotoMaker-V2 由HunyuanDiT团队支持。

🥳 我们发布了 PhotoMaker V2。请参阅比较查看PhotoMaker V1、PhotoMaker V2、IP-Adapter-FaceID-plus-V2和InstantID之间的对比。观看此视频了解如何使用我们的演示。关于PhotoMaker V2 ComfyUI节点，请参考相关资源

🌠 主要特点：

仅需数秒即可快速定制，无需额外的LoRA训练。
确保出色的ID保真度，提供多样性，承诺文本可控性和高质量生成。
可作为适配器与社区中的其他基础模型和LoRA模块协作。

❗❗ 注意：如果有任何基于PhotoMaker的资源和应用，请在讨论区留言，我们将在README文件的相关资源部分列出。目前我们已知Replicate、Windows、ComfyUI和WebUI的实现。感谢大家！

photomaker_demo_fast

🚩 新特性/更新

✅ 2024年7月22日。💥 我们发布了PhotoMaker V2，具有改进的ID保真度。同时，它仍保持了PhotoMaker V1提供的生成质量、可编辑性和与任何插件的兼容性。我们还提供了与ControlNet、T2I-Adapter和IP-Adapter集成的脚本，以提供出色的控制能力。用户可以进一步定制脚本进行升级，例如结合LCM加速或集成IP-Adapter-FaceID或InstantID以进一步提高ID保真度。我们将很快发布PhotoMaker V2的技术报告。请参阅此文档快速预览。
✅ 2024年1月20日。重要提示：对于不支持bfloat16的GPU，请将这一行改为torch_dtype = torch.float16，速度将大幅提升（V100上从之前的1分钟/图提升到14秒/图）。PhotoMaker的最低GPU内存要求为11G（请参考此链接以节省GPU内存）。
✅ 2024年1月15日。我们发布了PhotoMaker。

🔥 示例

真实风格生成

PhotoMaker 笔记本演示

风格化生成

注意：只需更改基础模型并添加 LoRA 模块以获得更好的风格化效果

PhotoMaker-Style 笔记本演示

🔧 依赖和安装

Python >= 3.8（推荐使用 Anaconda 或 Miniconda）
PyTorch >= 2.0.0

conda create --name photomaker python=3.10
conda activate photomaker
pip install -U pip

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 安装 photomaker
pip install git+https://github.com/TencentARC/PhotoMaker.git

然后你可以运行以下命令来使用它

from photomaker import PhotoMakerStableDiffusionXLPipeline

⏬ 下载模型

模型将通过以下两行代码自动下载：

from huggingface_hub import hf_hub_download
photomaker_path = hf_hub_download(repo_id="TencentARC/PhotoMaker", filename="photomaker-v1.bin", repo_type="model")

你也可以选择从这个链接手动下载。

💻 如何测试

像 diffusers 一样使用

依赖

import torch
import os
from diffusers.utils import load_image
from diffusers import EulerDiscreteScheduler
from photomaker import PhotoMakerStableDiffusionXLPipeline

### 加载基础模型
pipe = PhotoMakerStableDiffusionXLPipeline.from_pretrained(
    base_model_path,  # 可以更改为基于 SDXL 的任何基础模型
    torch_dtype=torch.bfloat16, 
    use_safetensors=True, 
    variant="fp16"
).to(device)

### 加载 PhotoMaker 检查点
pipe.load_photomaker_adapter(
    os.path.dirname(photomaker_path),
    subfolder="",
    weight_name=os.path.basename(photomaker_path),
    trigger_word="img"  # 定义触发词
)     

pipe.scheduler = EulerDiscreteScheduler.from_config(pipe.scheduler.config)

### 也可以与其他 LoRA 模块配合使用
# pipe.load_lora_weights(os.path.dirname(lora_path), weight_name=lora_model_name, adapter_name="xl_more_art-full")
# pipe.set_adapters(["photomaker", "xl_more_art-full"], adapter_weights=[1.0, 0.5])

pipe.fuse_lora()

输入 ID 图像

### 定义输入 ID 图像
input_folder_name = './examples/newton_man'
image_basename_list = os.listdir(input_folder_name)
image_path_list = sorted([os.path.join(input_folder_name, basename) for basename in image_basename_list])

input_id_images = []
for image_path in image_path_list:
    input_id_images.append(load_image(image_path))

生成

# 注意，触发词 `img` 必须跟在类别词后面以实现个性化
prompt = "一张男子的半身肖像 img 戴着钢铁侠套装的太阳镜，最佳品质"
negative_prompt = "（不对称、最差质量、低质量、插图、3D、2D、绘画、卡通、素描）、张嘴、灰度"
generator = torch.Generator(device=device).manual_seed(42)
images = pipe(
    prompt=prompt,
    input_id_images=input_id_images,
    negative_prompt=negative_prompt,
    num_images_per_prompt=1,
    num_inference_steps=num_steps,
    start_merge_step=10,
    generator=generator,
).images[0]
gen_images.save('out_photomaker.png')

启动本地gradio演示

运行以下命令：

python gradio_demo/app.py

你可以在这个文件中自定义此脚本。

如果你想在MAC上运行它，你应该按照这个说明操作，然后运行app.py。

使用技巧：

上传更多要定制的人物照片以提高ID保真度。如果输入的是亚洲人脸，可以考虑在类别词前加"Asian"，例如"Asian woman img"
在风格化时，生成的脸看起来太真实吗？将风格强度调整到30-50，数字越大，ID保真度越低，但风格化能力会更好。你也可以尝试其他具有良好风格化效果的基础模型或LoRA。
减少生成的图像数量和采样步骤以提高速度。但请记住，减少采样步骤可能会影响ID保真度。

🤗 致谢

PhotoMaker由腾讯ARC实验室和南开大学MCG-NKU联合开发。
受到许多优秀演示和仓库的启发，包括IP-Adapter、multimodalart/Ip-Adapter-FaceID、FastComposer和T2I-Adapter。感谢他们的杰出工作！
感谢HunyuanDiT团队的慷慨支持和建议！
感谢腾讯PCG的Venus团队提供的反馈和建议。
感谢HuggingFace团队的慷慨支持！

免责声明

本项目致力于积极影响AI驱动的图像生成领域。用户可以自由使用此工具创建图像，但需遵守当地法律并负责任地使用。开发者不对用户可能的滥用承担任何责任。

BibTeX

如果您发现PhotoMaker对您的研究和应用有用，请使用以下BibTeX进行引用：

@inproceedings{li2023photomaker,
  title={PhotoMaker: Customizing Realistic Human Photos via Stacked ID Embedding},
  author={Li, Zhen and Cao, Mingdeng and Wang, Xintao and Qi, Zhongang and Cheng, Ming-Ming and Shan, Ying},
  booktitle={IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)},
  year={2024}
}