近几个月，随着基于Stable Diffusion的相关技术发展，基于参考图的角色定制化技术[1,2, 3, 4, 7]受到相关行业以及学者的广泛关注。其中，人像定制化是指：给定任务角色（参考图），通过提示词控制生成多样新的图像，并且图像中的人物身份信息和参考图保持一致。人像定制化生成技术可以分为1）基于角色LoRA训练以及2）基于注入图像特征两种方案。其中，基于LoRA训练的技术通过收集定制化人物的多张图像（数量越多，效果越好），将该角色的身份信息隐式的表达在添加了LoRA的Stable Diffusion中（或称为训练数字分身），对于每一个人物，在线训练的时长3~5min不等，例如《妙鸭相机》。而基于注入图像特征的方案规避了“数字分身”的训练过程，受到学者的广泛关注，一些学者利用Stable Diffusion能够生成某些名人多种图像这一特性，开发了少样本的训练方案[8]，另一些研究集中于从输入图像中学习到一些特征，注入到Stable Diffusion中。这类方案往往需要较大的数据集，效果相对更加出色。我们基于预训练的人物肖像特征提取器，设计了一种保持人物身份信息的技术方案，效果如图1所示。
引言
作为一款装扮类产品，第二人生（淘宝人生2）为手机淘宝引流方式打开了新的大门。其中，结合AI的创新玩法是提升用户活跃度的重要手段。第二人生凭借形象的高度可定制化，提供了多种个性化玩法。随着AIGC技术在图像生成方向的发展，一些技术[1,2, 3, 4]在人像定制化生成上取得不错的进展。因此，我们基于Diffusion技术，构建了一套适用于3D数字人渲染图的AI写真算法方案。
现有的开源技术中，FaceChain提出了一个基于LoRA训练的人像定制化方案，但是在线训练人像LoRA消耗大量计算资源以及时间，在AI写真项目上可用性较低；此外，ip-adapter通过引入解耦化的注意力机制，将人物信息注入，但是这种方法限制了生成图像的局部多样性。我们提出了一种新的解决方案，其优点在于：- 低时间成本。我们不采用在线训练LoRA的方式，每次出图速度约20s，较基于训练LoRA的方案（预计2~5分钟）快7倍左右。
- 多样性。我们设计一种新的基于ip-adapter生图方案，在不影响背景多样性的情况下生成具有一致身份信息的定制化照片（局部多样性），同时，我们可以结合多种风格LoRA，通过调节提示词模版，支持多样的风格（内容多样性）。
技术方案
我们使用如图3的技术方案，整个算法的输入分为“输入图像”以及“输入风格”，其中，“输入图像”来自于3D数字人模型的正面渲染截图（该形象由用户定制）；此外，为了使图像生成模型具有内容多样性，我们提供了多种风格，每种风格对应各自的LoRA模型以及提示词模版，模型的“输入风格”由用户选择。
图3 AI照相馆算法pipeline
▐ 图像预处理
由于3D模型渲染结果的正视图截图质量参差不齐（例如，有些用户在捏脸的过程中引入“雀斑”，“贴花”），首先我们需要对输入人像做质量提升。我们首先使用人脸美肤模型对人脸进行美肤处理，这一步主要消除人脸上的雀斑。
此外，我们使用人脸增强模型进一步增强人脸，这一步是为了：
淡化面部一些不和谐的贴花；
在保持人像身份属性的条件下，将数字人像分布尽可能拉齐到真实人像分布。
为了使得生成模型能够高效地利用输入图像的有用信息（如身份信息，妆容等），我们对人脸以及头发区域进行分割，同时裁剪出人脸区域，作为图像生成模型的输入（如图3）。接下来，裁剪出来的图像将通过人脸特征提取器提取人脸特征，通过cross attention机制，与提示词的clip特征共同输入到图像生成模型中。
▐
图像生成模型
图像生成模型中，使用参考图控制图像生成结果的身份信息可分为LoRA[1]训练的方式以及通过模型注入[6]的方式。其中，通过LoRA训练的方式需要输入同一ID不同pose的图像，并且在线训练该ID的LoRA(或者称为数字分身)。由于训练LoRA耗时非常久，因此我们采用通过信息注入的方式控制图像合成。
图6 ip-adapter算法框架
前期实验中，我们采用类似ip-adapter中提出的的图像注入方案（如图6），将图像编码成嵌入向量，通过crossatt的注入到U-net中，但是我们发现，如果将图像编码和文本编码相加，则会影响文本tokens对图像生成结果的控制，使得图像的局部多样性变低；如果将图像编码和文本编码按照维度拼接，由于attention中固有的特性（对前面的token更敏感），输入图像对生成结果的控制能力亦会变低。
图7 ip-adapter方案算法结果
例如（图7），若我们想生成一张具有红色头发风格的图像，但是受到输入人像的影响，生成结果中头发颜色没有按照提示词的描述进行生成，反而和输入人像发色一致，且背景成为单色（和输入人像背景一致），缺失局部多样性。为此，我们提出了一种新的参考图注入技术。
设我们使用的去噪步数为
，由于Stable Diffusion的特性，其前面的步数主要生成图像的主体形态（layout），后边的步数慢慢提升高频细节。我们首先生成仅仅由提示词控制中间隐变量。具体而言（如图8），假设去噪过程为
，在
的过程中，不注入参考图信息；在
的过程中，我们注入图像信息，并由DDIM直接进行一步噪声预测。该结果为最终生成图像的layout，我们对这个结果进行分割，得到人脸的启发区域——即生成图像的人脸大部分落在该区域中。
图8 启发区域生成算法
接下来，我们利用人脸区域掩码，基于blend diffusion，将具有局部多样性的背景区域引入到生图结果中。
具体而言（如图9），当前时间步下的隐变量
会分别作为注入ip-adapter信息以及不注入ip-adapter信息的U-net的输入，然后两者经过融合，得到下一个时间步的隐变量，整个过程可由下边的公式表示：
其中，
越大，生成的图像的身份信息越和输入图像保持一致，但是，过大的
会引起边缘的不一致性，实验中我们设置成
。
下图是结果对比。可以发现ip-adapter中，输入的参考图会影响非人脸区域的多样性，例如，基于ip-adapter的头发区域近乎一致，而且背景缺失多样性（例如天空，基于ip-adapter的生成结果中天空颜色和参考图的背景近乎一致），而我们的方案能够保持非目标区域的多样性。
为了能使用户有新奇的体验，我们建立了一个涵盖约50种的风格模板库和LoRA模型库，在特殊时间节点（如圣诞节，元旦）线上发布对应的风格，切合热点以拉升用户活跃度。每种风格LoRA配合相应的提示词，使得我们的生成结果具有多样新和新奇性。
▐ 模型后处理
Stable Diffusion的basemodel出图率不能达到100%，出图仍存在“抽卡”的情况，例如，生成的图像和输入的图像人物身份信息不一致、面部出现“坏点”、肢体出现严重扭曲等。
图11 Stable Diffusion生图过程遇到的badcase
为此，我们从每次生成的
张图像中选择质量最高
张图像作为最终的生成结果。具体来说（如图3），首先，图像生成模型生成张候选图，对于每张候选图，我们使用人脸融合算法进一步保证身份一致性，并将候选图根据相似度排序，保留融合结果中前张图像。对于保留的图像，我们使用图像超分模型增加图像尺寸，并使用面部增强模型进一步提升最终返回结果的人脸区域质量。基于上述算法，在3D数字人像上，我们能够生成定制化的精美照片，如下图所示：
图12 算法定性效果
我们调查了用户反馈，其结果表明了对我们算法结果的认可。
[1] https://github.com/modelscope/facechain
[2] https://github.com/aigc-apps/EasyPhoto
[3] https://github.com/TencentARC/PhotoMaker
[4] https://github.com/mit-han-lab/fastcomposer
[5] hhttps://civitai.com/
[6] https://ip-adapter.github.io/
[7] https://github.com/InstantID/InstantID
[8] https://arxiv.org/abs/2306.00926
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