GitHub 热门项目：InfiniteYou

2026-05-26 1 阅读 GitHub Trending

GitHub 项目：InfiniteYou 仓库地址：https://github.com/bytedance/InfiniteYou 星级：2679 | 作者：字节跳动项目描述：? [ICCV 2025亮点] InfiniteYou：灵活的照片重塑，同时保留您的身份 =================================================== 自述文件内容： ## InfiniteYou：灵活的照片重建，同时保留您的身份 [**蒋黎明**](https://liming- Jiang.com/) [**清颜**](https://scholar.google.com/itations?user=0TIYjPAAAAAJ) [**贾裕民**](https://www.linkedin.com/in/yuminjia/) [**刘紫川**](https://scholar.google.com/itations?user=-H18WY8AAAAJ) [**康浩**](https://scholar.google.com/itations?user=VeTCSyEAAAAJ) [**卢鑫**](https://scholar.google.com/itations?user=mFC0wp8AAAAJ)
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**ICCV 2025（亮点）**

![预告片](./assets/teaser.jpg) > **摘要：** *实现灵活且高保真、保留身份的图像生成仍然是一项艰巨的任务，特别是使用 FLUX 等先进的扩散变压器 (DiT)。我们推出 **InfiniteYou (InfU)**，这是最早利用 DiT 来完成此任务的强大框架之一。 InfU 解决了现有方法的重大问题，例如身份相似度不足、文本图像对齐不良以及生成质量和美观度较低。 InfU 的核心是 InfuseNet，该组件通过残差连接将身份特征注入 DiT 基础模型，在保持生成能力的同时增强身份相似性。多阶段训练策略，包括使用合成单人多样本（SPMS）数据进行预训练和监督微调（SFT），进一步改善了文本图像对齐，改善了图像质量，并减少了面部复制粘贴。大量实验表明，InfU 实现了最先进的性能，超越了现有的基线。此外，InfU 的即插即用设计确保了与各种现有方法的兼容性，为更广泛的社区做出了宝贵的贡献。* ## ? 新闻 - [07/2025] ? InfiniteYou的[论文](https://arxiv.org/abs/2503.16418)入选ICCV 2025 (**亮点**)。 - [06/2025] ? InfiniteYou 的 [论文](https://arxiv.org/abs/2503.16418) 是

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