Instant ID est un modèle relativement récent de ControlNet, principalement utilisé pour fixer les traits du visage d'une personne. Il permet un échange de visage parfait à partir d'une seule image et est probablement le modèle de transfert de visage le plus puissant actuellement disponible.

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La technologie Instant ID présente des avantages uniques dans plusieurs domaines, notamment :

1. En tant que méthode innovante de préservation de l'identité, Instant ID résout efficacement le conflit entre l'efficacité de l'entraînement et la fidélité de l'identité.

2. Il est modulaire et entièrement compatible avec les modèles de base de génération d'images à partir de texte, les LoRAs et les ControlNets de la communauté. Il permet de préserver les attributs d'identité des personnages pendant le processus d'inférence sans aucun coût supplémentaire. De plus, Instant ID conserve une bonne capacité d'édition de texte, permettant une intégration fluide de l'identité dans divers styles. Que ce soit pour ajouter des décorations, changer la couleur des cheveux ou changer de tenue, il s'adapte facilement.

3. Les résultats expérimentaux montrent qu'Instant ID surpasse non seulement les méthodes actuelles basées sur l'intégration de caractéristiques à partir d'une seule image (comme IP-Adapter-FaceID), mais qu'il n'est pas non plus inférieur à des méthodes comme ROOP et LoRAs dans certains scénarios, tout en étant plus économique.

Pour une explication plus détaillée, consultez l'analyse de l'équipe Instant ID sur GitHub : https://github.com/InstantID/InstantID

Étape 1 : Préparation préalable

Si ControlNet ne possède pas Instant ID, vous devrez mettre à jour les extensions via le pack de démarrage.

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De plus, vous devrez télécharger le modèle ControlNet dans le dossier des modèles ControlNet local.

Adresse de téléchargement du modèle :

Modèle ipadapter

Modèle ControlNet

Si votre connexion est lente, vous pouvez scanner le code QR à droite pour rejoindre le groupe et obtenir les modèles, ou utiliser le site Web SD en ligne Esheep.

Après le téléchargement, renommez les fichiers en `ip-adapter_instant_id_sdxl` et `control_instant_id_sdxl`, puis placez-les dans le dossier.

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Étape 2 : Paramètres de génération d'image à partir d'image

【Modèle principal】Vous devez utiliser un modèle SDXL, car Instant ID ne prend actuellement en charge que SDXL.

J'utilise ici DreamShaper XL V2.1 Turbo.

Ce modèle peut être téléchargé sur C station. Si vous ne pouvez pas y accéder, vous pouvez scanner le code QR à droite pour rejoindre le groupe et l'obtenir.

Ou essayez-le sur le site Web SD en ligne Esheep.

【Méthode d'échantillonnage】Le modèle DreamShaper XL V2.1 Turbo doit utiliser DPM++ SDE Karras.

【Nombre d'étapes d'échantillonnage】8

【Dimensions】768 × 1024

【CFG (Correlation Factor)】L'auteur du modèle principal recommande de définir CFG sur 2 pour obtenir les meilleurs résultats.

【Amplitude de redessin】0,6

Vous pouvez consulter l'image ci-dessous pour les paramètres spécifiques. Pour le redessin partiel, vous devez peindre le visage.

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Étape 3 : Paramètres de ControlNet

Votre première unité doit être une combinaison d'embedding et d'ip-adapter.

La première unité est le modèle d'extraction des caractéristiques du visage.

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Votre deuxième unité doit être une combinaison de keypoints et de control-instant-id-sdxl.

Cette unité sert de modèle de remplacement. Dans la génération d'image à partir d'image, vous pouvez ne pas télécharger d'image ; SD utilisera automatiquement l'image téléchargée ci-dessus comme modèle.

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Étape 4 : Cliquez sur Générer

Une fois les paramètres ci-dessus définis, cliquez sur Générer. Vous pouvez voir que les traits du visage sont très bien restitués. Seuls les bords présentent quelques défauts, qui peuvent être améliorés en ajustant le flou des bords du masque.

Après ajustement de la zone de redessin et du flou des bords du masque :

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Remarques

Les paramètres ne sont pas fixes et doivent être adaptés à votre modèle principal. Pour le modèle DreamShaper XL V2.1 Turbo que j'utilise, les paramètres sont définis comme ci-dessus.

Il est préférable d'utiliser des images de visage haute définition pour obtenir de meilleurs résultats d'échange de visage.

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