文章来源：机器之心

图片来源：由无界AI生成

最近，有一群来自小红书的 95 后神秘团队，自称 InstantX，搞了个大动作 —— 开源「InstantID」项目。

InstantID 凭借着高质量的图像生成能力，在开源界掀起了一股热潮：不仅获得了众多技术大佬的点赞，更是在 GitHub 热榜上迅速飙升，成为焦点。

这个「出片神器」，让用户只需上传一张照片，就能轻松定制出多种风格的 AI 写真。

对，你没看错。如图左侧所示，与之前爆火的妙鸭相机至少需要上传 20 张照片不同的是，InstantID 只需一张自拍，不依赖模型训练，不需要等待，瞬间变身。

无论是古典油画的优雅，炫酷的赛博朋克，或是 3D 雕像的立体感，只要是你喜欢的风格，InstantID 都能轻松驾驭。

它不仅风格多样，还能在保持人物面部高保真的同时，无需模型训练，实现秒级出图，效率大幅提升。

InstantID 目前位列 Hugging Face Space Trending 榜首，许多小伙伴玩得不亦乐乎～

比如，把马斯克送上了火星。

让蒙娜丽莎拍「樱花写真」，微笑依旧很神秘。

甚至可以让语文课本中的杜甫从二维变三维，穿越到现代变身「帅大叔」。

图灵奖得主 Yann LeCun，化身多种动漫人物，你猜出了几个角色？

就连 Yann LeCun 本人也点赞转发，调侃自己的「钢铁侠」衣服在哪里。

在个性化图像合成领域，实现强烈风格化写真的同时保持面部高保真度，一直是个挑战。

从效果上看，InstantID 做到了。那它背后运用了哪些方法，有什么独到之处吗？

回顾过去，尽管 Textual Inversion、 DreamBooth 和 LoRAs 等技术已经取得了重大进展。但它们在实际应用中仍受限于高存储需求、耗时的微调过程以及对多张参考图像的依赖。相比之下，现有基于 ID 嵌入的方法虽然只需一次前向推理，但也面临不小挑战：要么需要对大量模型参数进行广泛的微调，要么与社区预训练模型不兼容，要么无法保持高真实性。

InstantID 的出现，打破了这些局限。小红书 InstantX 团队公开了论文《 InstantID: Zero-shot Identity-Preserving Generation in Seconds 》和推理代码，他们表示：InstantID 巧妙地避免了对文生图模型 UNet 部分的训练，仅通过训练一个轻量级的可插拔模块，实现了在推理过程中无需 test-time tuning，同时保持了文本控制的灵活性，确保了面部特征的高保真度。

如图所示，InstantID 的工作原理可分为三个关键部分：

• ID Embedding：团队利用预训练的面部识别模型代替 CLIP 来提取语义人脸特征，并使用可训练的投影层，将这些特征映射到文本特征空间，形成 Face Embedding，具有丰富的语义信息，包括如面部特征、表情、年龄等，为后续的图像生成提供了坚实的基础。

• Image Adapter：引入一个轻量级的适配模块，将提取的身份信息与文本提示结合起来。这个模块通过解耦的交叉注意力机制，使得图像和文本能够独立地影响生成过程，从而在保持身份信息的同时，允许用户对图像风格进行精细控制，实现「双赢」。

• IdentityNet：小红书提出了一个名为 IdentityNet 的网络，是 InstantID 的核心部分。它通过强语义条件（如面部特征的详细描述）和弱空间条件（如面部关键点的位置）来编码参考面部图像的复杂特征。在 IdentityNet 中，生成过程完全由 Face Embedding 引导，无需任何文本信息。仅更新新添加的模块，而预先训练的文本到图像模型保持冻结以确保灵活性。

在实际的图像生成过程中，InstantID 首先会接收到用户的文本提示和面部图像。然后通过 ID Embedding 提取关键信息，接着 Image Adapter 将这些信息与文本提示融合。IdentityNet 会根据这些融合后的信息生成图像。

整个过程是自动化的，用户不需要进行任何额外的微调或训练，只需等待二十几秒，就能得到一个既符合文本描述又保留个人身份特征的定制图像。

InstantID 不仅解决了训练效率与身份保真度之间的平衡问题，还提供了一系列令人印象深刻的特性。

首先，InstantID 的即插即用和兼容性是其最大的卖点之一。它无需对 UNet 进行额外训练，即可与现有的预训练模型无缝集成，如社区内的文生图基础模型、LoRAs 和 ControlNets。这意味着用户可以在不增加成本的情况下，轻松地在推理过程中保持人物的身份特征，裂变性强。

其次，InstantID 的无需微调特性，使得它在实际应用中极具经济性和实用性。用户只需进行一次前向传播，即可快速生成图像，同时保持对文本编辑的强大控制力，让身份信息与各种风格完美融合。如下图所示，其编辑性强的特点让用户能够通过文本控制性别、头发、服装等细节，确保生成图像的多样性。

性能方面的表现同样卓越，它能够仅凭一张参考图像，就生成具有高保真度和灵活性的先进结果。这一性能不仅超越了基于单张图片特征的嵌入方法，如 IP-Adapter-FaceID，而且在特定场景下，其效果与 ROOP、LoRAs 等方法不相上下。

对于相似度有更高要求的真人写真场景，InstantID 也能完成得不错。不仅能够在秒级时间内完成高质量的图像生成，还避免耗时的 LoRa 训练，相比妙鸭成本更低，大约是其 1/300。通过精细化控制脸部区域，InstantID 能够增强脸部相似度，同时保持整体风格的和谐。

此外，InstantID 的分区域生成方案支持多人多风格的图像生成，耗时基本无增。

它的鲁棒性和泛化性，使其能顺利处理夸张的五官比例。

多视角的生成也没问题。按你指定的姿势图和面部特征，生成新的 AI 写真。

InstantID 的可扩展性良好，能够快速支持多种衍生功能。

比如快速换脸。与 Inswapper 相比，InstantID 生成的作品在面孔和背景的融合上更加灵活。

ID 信息插值。InstantID 支持两脸自定义融合，保留双方特征。

非人像与 ID 的结合，很有特点。

聊到这儿，不妨你亲自尝试一下，感受它的魅力。

操作方式非常简单，进入 InstantID 的 Demo 页面，直接上传照片，便可免费体验 ：

https://huggingface.co/spaces/InstantX/InstantID

InstantID 的这些优势，不仅为个人用户提供了强大的创作工具，也为商业应用如电子商务、广告和娱乐产业开辟了新的可能性。InstantID 本次表现令人惊喜，其高效、灵活、强大的性能和易用性，印象深刻。期待小红书该开源项目的后续进展，未来能在多个领域发挥出更大的价值。

附录：

• 论文地址：https://arxiv.org/abs/2401.07519
• InstantID 主页：https://instantid.github.io/
• Demo 尝鲜：https://huggingface.co/spaces/InstantX/InstantID