基于Diffusion Transformer（DiT）的AI图像生成工具 InfiniteYou

InfiniteYou（InfU）是由字节跳动开发的一款基于Diffusion Transformer（DiT）的图像生成框架，能狗在生成和修改图像时保持人物身份的一致性，解决了现有方法在身份相似度、文本-图像对齐、生成质量和美观度方面的不足。

在图像生成领域，如何在保持个人身份特征的同时，根据文本描述生成高质量、多样化的图像，一直是一个技术难题，InfiniteYou通过引入InfuseNet组件，成功解决了这个问题。InfuseNet通过残差连接将身份特征直接注入DiT基础模型，避免修改注意力层可能带来的身份信息损失。定量评估结果显示，InfiniteYou实现了最低的身份损失（ID Loss）。

文本-图像对齐

InfiniteYou采用多阶段训练策略，特别是使用高质量的单人多样本（SPMS）数据进行监督微调，提高了生成图像与文本描述的对应关系，在CLIP分数（CLIPScore）上，InfiniteYou取得很高的分数，在文本-图像对齐方面表现非常优秀。

生成质量

借助先进的DiT基础模型FLUX和精细的多阶段训练，InfiniteYou生成的图像在细节、清晰度和美观度方面均超越了现有基线模型，在挑选分数（PickScore）上，InfiniteYou获得了最佳表现。

缓解面部复制粘贴问题

相比一些现有方法（如PuLID-FLUX），InfiniteYou能够更好地根据文本提示生成具有真实感的面部，减少了直接复制粘贴人脸的问题，让生成的图像更加自然和真实。

即插即用

InfiniteYou采用即插即用设计，可以与多种现有方法和工具兼容，可以自然地支持替换基础模型为FLUX.1-dev的其他变体（如FLUX.1-schnell以实现更高效的生成）。InfiniteYou兼容ControlNets和LoRAs，为定制任务提供更加灵活的解决方案。InfiniteYou与OminiControl的兼容性增加了在多概念个性化方面的潜力，虽然将IP-Adapter直接用于身份注入并非最优，但InfiniteYou仍然可以与IP-Adapter兼容，用以实现个性化图像的风格化。

优化建议

为了更好地使用InfiniteYou，以下是一些优化建议：

1、模型选择：InfiniteYou提供了两个模型变体，aes_stage2和sim_stage1。aes_stage2适用于更好的文本-图像对齐和美观度，sim_stage1适用于更高的身份相似性。

2、参数调整：通过调整--infusenet_conditioning_scale和--infusenet_guidance_start参数，可以进一步优化生成效果。增加--infusenet_guidance_start（例如0.1）可以提升身份相似性，减小--infusenet_conditioning_scale（例如0.9）可以改善生成质量。

3、LoRA应用：InfiniteYou兼容LoRAs（如Realism和Anti-blur），可以增加生成图像的灵活性和可控性。

训练策略

1、初始阶段：强化身份特征提取

2、中间阶段：优化纹理细节表现

3、最终阶段：对抗训练消除畸变

使用场景

商业应用 虚拟形象批量生成

产品模特多造型输出

影视角色预可视化

开发集成

from diffusers import FluxDiffusionPipeline
pipeline = FluxDiffusionPipeline.from_pretrained(
    "ByteDance/InfiniteYou",
    torch_dtype=torch.float16
)