PuLID+FLUX: перенос внешности на генерации в FLUX .PuLID (Pure and Lightning ... - UPROGER

🌟 PuLID+FLUX: перенос внешности на генерации в FLUX .

PuLID (Pure and Lightning ID Customization) – метод генерации на основе внешности для диффузных моделей с управлением текстовым промптом. Ключевое преимущество PuLID состоит в его способности генерировать изображения с высокой степенью соответствия заданной личности, следуя заданным стилю и композиции.

PuLID для SD существует относительно давно и неплохо работал с моделями SDXL. Теперь этот метод стал доступен для FLUX-dev:

🟢ID-кодер перенесен из структуры MLP в структуру Transformer;

🟢добавлены дополнительные блоки перекрестного внимания чередованием с DIT-блоками для взаимодействия между ID и DIT;

🟢SDXL-Lightning, который в оригинальном методе PuLID отвечал за первоначальную генерацию шума в латентном пространстве, в PuLID для FLUX опционален;

🟢добавлена поддержка fp8-версий FLUX для запуска на потребительских GPU;

🟢запуск bf16 на RTX 3090-4090 возможен с параметром --aggressive_offload, но генерация будет выполняться очень, очень, очень медленно.

В PuLID for FLUX есть два критически важных гиперпараметра:

timestep to start inserting ID. Этот параметр управляет там, в какой момент ID (лицо с входного изображения) будет вставлен в DIT (значение 0 – ID будет вставляться с первого шага). Градация: чем меньше значение – тем более похожим на исходный портрет будет результат. Рекомендованное значение для фотореализма – 4.

true CFG scale. Параметр, модулирующий CFG-значение. Исходный процесс CFG метода PuLID, который требовал удвоенного количества этапов вывода, преобразован в шкалу управления чтобы имитировать истинный процесс CFG с половиной шагов инференса.

Для возможности гибкой настройки результатов, разработчик оставил оба гиперпараметра : CFG FLUX и true CFG scale. Фотореализм получается лучше с применением true CFG scale, но если финальное сходство внешности с оригиналом не устраивает – вы можете перейти на обычный CFG.

Запуск возможен несколькими способами: GradioUI, Google Collab (free tier), Google Collab (pro tier) или с одним из имплементаций для среды ComfyUI:

🟠собственная реализация сообщества ComfyUI;
🟠diffusers-based implementation.

⚠️ Важно!

🟢проект находится в бета-версии, точность ID может быть невысокой для некоторых мужcких лиц, возможно, модель нуждается в дополнительном обучении;

🟢для FLUX-FP8 версия Pytorch >= 2.0, для остальных >=2.4.1

▶️Установка и запуск GradioUI:

# clone PuLID repo
git clone https://github.com/ToTheBeginning/PuLID.git
cd PuLID

# create conda env
conda create --name pulid python=3.10

# activate env
conda activate pulid

# Install dependent packages
# 1. For SDXL or Flux-bf16, install the following
pip install -r requirements.txt

# 2. For Flux-fp8, install this
pip install -r requirements_fp8.txt

# Run Gradio UI
python app.py

📌Лицензирование : Apache 2.0 License.

🟡Arxiv
🟡Demo
🟡Google Collab
🖥Github

@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #FLUX #GenAI #PuLID

View Source