如何稳定且高效地生成个性化的多人图像？ID-Patch带来新解法

密歇根州立大学与字节跳动合作提出ID-Patch方法，解决多人图像生成中的身份特征泄露问题。该方法通过“身份-位置”绑定机制，结合ID Patch和ID Embedding，显著提升身份还原度和位置精准控制力。实验表明，ID-Patch在三人以上复杂场景中表现出色，生成8人合影仅需10秒，远超现有方法。未来，研究团队计划进一步优化面部细节和表情控制能力，拓展应用场景。
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