- https://arxiv.org/pdf/2409.12576v1
- https://github.com/RedAIGC/StoryMaker
- 问题引入
- 针对的是文生图的模型，现在已经有方法可以实现指定人物id的情况下进行生成，但是还没有办法保持包括服装、发型等整体，本文主要解决这个问题；
- 在前作instant id的基础上需要解决的两个问题，1）多ID生成， 2）在保持id的同时还要保持服装，发型等
- Reference Information Extraction：人脸id的保持还是通过使用arcface人脸识别模型来获取embedding，该阶段首先获取feature F f a c e F_{face} Fface，对于服装发型等，先将人物分割出来，之后使用clip vision encoder提取对应的特征 F c h a r a c t e r F_{character} Fcharacter，对应的是图中的facial encoder和portrait encoder；
- Reference Information Refinement by Positional-aware Perceiver Resampler：上一部分获取的 F f a c e , F c h a r a c t e r F_{face},F_{character} Fface,Fcharacter分别经过独立的Resample模块得到的embedding进行concat，然后和positional embedding进行相加，这里的positional embedding的作用是用来区分不同的人物，此处还加上了背景的embedding E b g E_{bg} Ebg，公式化如下： E 1 = R 1 ( F f a c e ) , E 2 = R 2 ( F c h a r a c t e r ) , E i = M L P ( C a t ( E 1 , E 2 ) + E p o s ) , c i = C a t ( E b g , R e s h a p e ( E i , ( N × L , D ) ) E_1 = R_1(F_{face}),E_2 = R_2(F_{character}),E_i = MLP(Cat(E_1,E_2) + E_{pos}),c_i = Cat(E_{bg},Reshape(E_i,(N \times L,D)) E1=R1(Fface),E2=R2(Fcharacter),Ei=MLP(Cat(E1,E2)+Epos),ci=Cat(Ebg,Reshape(Ei,(N×L,D))，最后的 c i c_i ci就是image cross attention的条件，作为条件的方式和IP adapter一样；
- Pose Decoupling from Character Images：对于姿态这一块，为了增强多样性，所以在模型的基础上加上了pose controlnet模块来控制生成人物的姿态，在推理的时候也可以不使用这一块；
- Training with LoRA：在训练的时候使用了之前训练模型ip-adapter的参数，模型的cross attention模块可训练的参数是新添加的lora对应的参数， Q = Z ( W q + Δ W q ) , K t = c t ( W k t + Δ W k t ) , V t = c t ( W v t + Δ W v t ) , K i = c i ( W k i + Δ W k i ) , V i = c i ( W v i + Δ W v i ) Q = Z(W_q + \Delta W_q),K_t = c_t(W^t_k + \Delta W_k^t),V_t = c_t(W_v^t + \Delta W_v^t),K_i = c_i(W_k^i + \Delta W^i_k),V_i = c_i(W_v^i + \Delta W^i_v) Q=Z(Wq+ΔWq),Kt=ct(Wkt+ΔWkt),Vt=ct(Wvt+ΔWvt),Ki=ci(Wki+ΔWki),Vi=ci(Wvi+ΔWvi)，其中可以训练的参数是 Δ \Delta Δ的部分；
- Loss Constraints on Cross-attention Maps with Masks：这一块为了保证各个部分（背景+多character）之间不相互影响，新加入了一个损失，在每一层的cross attention部分，取出image的attention map，，然后将attention在L维度进行拍平，得到的结果和mask计算损失： P = S o f t m a x ( Q K T / d ) , A = ∑ k = 1 L P k P = Softmax(QK^T/\sqrt{d}),A = \sum_{k = 1}^L P_k P=Softmax(QKT/d),A=∑k=1LPk，损失为 L a t t n = 1 N + 1 ∑ k = 1 N + 1 ∣ ∣ A k − M k ∣ ∣ 2 2 L_{attn} = \frac{1}{N + 1}\sum_{k = 1}^{N + 1}||A_k - M_k||^2_2 Lattn=N+11∑k=1N+1∣∣Ak−Mk∣∣22，其中N是character的数目，L表示每个character的token数目；
- 最后的损失是上面的损失和原始sd损失的加权和；
- 实验
- 数目：50万数据（30万单人+20万双人），使用CogVLM做caption，人脸的embedding使用buffalo_l ；
- 训练：使用SDXL模型，其中只训练PPR模块以及新添加的Lora部分，Resample部分使用 IP-Adapter-FaceID and IP-Adapte初始化，在8卡A100上面进行训练，bs=8，8ksteps;
- 指标：使用的是FastComposer中的40个character和20个text prompt，分为三个部分进行评测，首先是和参考图片的一致性，使用的是CLIP image similarity，对于ID的保持，使用的是buffalo_I来计算cosine similarity，最后是和文本的一致性，使用CLIP-score计算了image-text similarity;
- 还可以使用到clothe swap任务当中，只需要将character的图片用服装的图片进行替换即可；
