【论文阅读】Face2Diffusion for Fast and Editable Face Personalization
code：mapooon/Face2Diffusion: [CVPR 2024] Face2Diffusion for Fast and Editable Face Personalization https://arxiv.org/abs/2403.05094 (github.com)
论文
介绍
目标：向 T2I 模型不知道的图像中插入特定概念（例如某人的脸），从而催生出诸如 TextualInversion 和 DreamBooth的个性化方法。这两个方法学习每个概念需要几十分钟的微调，基于此提出了Face2Diffusion (F2D)，用于高可编辑性面部个性化。核心思想是从训练pipeline中删除与身份无关的信息，防止过拟合并提高编码面部的可编辑性。
特点：平衡了身份保真度和文本保真度。三个组件：1）多尺度身份编码器 (MSID) ，提供了解耦的身份特征，同时保留了多尺度信息，提高了相机姿势的多样性。 2）表情引导，将人脸表情与身份分离，提高人脸表情的可控性，可以通过文本提示和参考图像来控制人脸表情。 3）分类引导去噪正则化(CGDR) ，鼓励模型学习如何对面部进行去噪，从而增强背景的保真度。
图 1. Face2Diffusion 满足复杂的文本提示，文本包括多个条件，同时保留输入的面部身份，无需单独的测试时间调整。
方法
目标：将输入面部表示为 CLIP 文本空间中的面部嵌入 S*，以生成受 StableDiffusion 上文本提示调节的目标对象。
前提：以前的方法存在三种类型的过拟合：背景、相机角度和面部表情。图2显示了[Multi-concept customization of text-to-image diffusion.]的失败案例。可以看出，由于对输入样本的过拟合，该方法往往会生成相似的背景、角度和面部表情。
图 3 可视化了 F2D。由解决过拟合问题的三个重要组件组成：
- 3.2节，多尺度身份（MSID）编码器，通过从面部识别模型 [12] 中移除与身份无关的信息，解耦摄像机角度和面部嵌入。
- 3.3节，表情引导，将面部表情从面部嵌入中解耦，对齐表情与文本，并增加表情的多样性。
- 3.4节，类引导去噪正则化（CGDR），强制面部嵌入的去噪方式遵循其super-class（即“一个人”）的背景去噪方式。
(a) 训练过程中，将人脸图像输入到新型多尺度身份编码器 fid 和现成的 3D 人脸重建模型 fexp 中，分别提取身份和表情特征。连接的特征通过映射网络 fmap 作为词嵌入 S* 投影到文本空间中。输入图像也由VAE的编码器E进行编码，然后添加高斯噪声ε。将去噪后的潜在特征图限制为前景中的原始特征图，并限制为背景中的类引导去噪结果。
(b) 推理过程中，表情特征被替换为无条件向量 ̃ vexp 以使生成图像的面部表情多样化。将人脸嵌入 S* 注入输入文本后，执行 StableDiffusion 的原始去噪循环，以生成由输入人脸身份和文本调节的图像。
实验
