project
FaceChain - アリババが立ち上げた、肖像写真や個人画像を生成するためのフレームワーク。
FaceChainは、アリババDAMOアカデミーが開発した、ポートレートやデジタルアバターを生成するためのオープンソースAIフレームワークです（Miaoduck Cameraの無料オープンソース版に似ています）。ユーザーは、少なくとも1枚の写真を提供するだけで、ユニークなアバターを生成できます。
FaceChainは、アリババDAMOアカデミーが開発した、ポートレートやデジタルアバターを生成するためのオープンソースAIフレームワークです（Miaoduck Cameraの無料オープンソース版に似ています）。ユーザーは、最低1枚の写真を提供するだけで、独自のデジタルアバターを生成できます。このAIフレームワークは、Stable Diffusionモデルのテキストから画像への変換機能と、ポートレートのスタイル化を行うLoRAモデルのトレーニング、顔認識・理解モデルを組み合わせて、入力画像をトレーニングし、パーソナライズされたポートレート画像を推論して出力します。
FaceChainの機能
- 画像カスタマイズ研修ユーザーは、LoRAのスタイル設定トレーニングに使用し、パーソナライズされたスタイルのデジタルアバターを生成するために、少なくとも1枚の顔と肩の写真を提供するだけでよい。
- さまざまなスタイルで個人写真を生成するFaceChainは、漢服スタイル、仕事写真、バービー人形スタイル、制服スタイル、クリスマススタイル、紳士スタイル、コミックスタイルなど、さまざまなスタイルの個人写真を生成し、ユーザーの多様なパーソナライズニーズに対応します。
- SD WebUIプラグイン呼び出しをサポートしますFaceChainはSD WebUIプラグインを介した呼び出しをサポートしており、SDインターフェースを介してAIモデルと対話したり、パーソナルアバターを簡単に生成・編集したりすることができます。
- 姿勢制御をサポートするユーザーは生成されたデジタルアバターのポーズを制御できるため、ダイナミックな、あるいはアクション重視のパーソナルアバターを作成することが可能です。
- カスタムプロンプトワードユーザーは、特定の指示を入力することで、デジタルアバターの衣服やアクセサリーなどを変更でき、よりパーソナルなカスタマイズを実現できます。
FaceChainの公式サイトへの入り口
- FaceChainのGitHubリポジトリ：https://github.com/modelscope/facechain
- FaceChainの研究論文：https://arxiv.org/abs/2308.14256
- FaceChainのModelScopeリンク：https://www.modelscope.cn/brand/view/FaceChain
- FaceChainのハグフェイスアドレス：https://huggingface.co/spaces/modelscope/FaceChain
FaceChainの使い方
FaceChainは、Gradoインターフェース内でのモデルトレーニングと推論機能をサポートし、経験豊富な開発者がPythonスクリプトを使用してトレーニングと推論を行うことを可能にします。また、SD WebUI内でのプラグインのインストールもサポートしています。この記事では、ModelScopeコミュニティ上で動作するオンライン版Gradoを通して、FaceChainの使用体験と活用方法を紹介します。
- アクセスFaceChainのModelScopeデモページ「人物イメージトレーニング」タブで、1～10枚の顔写真（複数の顔が写っているものや、顔が隠れているものは避けてください）を選択してアップロードしてください。
- アップロード後、「トレーニング開始」をクリックして、カスタマイズされた画像トレーニングを開始してください。各画像のトレーニングには約1.5分かかります。
- トレーニングが完了したら、右側の「ポートレート」タブに切り替え、関連するパラメーターを調整して設定し、スタイル写真を作成してください。
- あるいは、直接使用することもできます。FaceChainエージェントバージョン複雑な操作は一切不要です。会話だけで様々なポートレート写真を撮影できます。この方法は非常におすすめです。