ConsistentID

מה זה

אתם מעלים תמונת פנים משלכם או בוחרים מתוך גלריית הדוגמאות המוכנה בממשק, ומוסיפים תיאור טקסט חופשי או בוחרים תבנית מוכנה, למשל שוטר בחצי גוף. בנוסף אפשר לשלוט על גובה ורוחב התמונה, להגדיר פרומפט שלילי, לקבוע את מספר הצעד שבו מתחיל מיזוג פרטי הפנים, ולבחור סיד ספציפי.

מאחורי הקלעים הקוד מריץ פייפליין ייעודי של Stable Diffusion בשילוב מודל הבסיס Realistic Vision V6.0. המערכת משתמשת במודל BiSeNet לפילוח וניתוח תווי הפנים, לצד מודלי ראייה וטקסט נוספים ממשפחות CLIP, LLaVA ו־OPT, כדי להבין את התמונה המקורית ולשחזר את הזהות בתוך התמונה החדשה.

מתאים ל

• החלפת הקשר לדמות

  יצירת תמונות של אותו אדם בלבוש שונה, מקצועות שונים או רקעים חדשים לפי תיאור טקסט.

• בדיקת שמירת זהות

  בחינת יכולות המיזוג של תווי פנים על בסיס Realistic Vision מול תמונות מקור מגוונות.

• יצירת אווטארים מותאמים

  הפקת דיוקנאות מבוססי הנחיה תוך שליטה על מידות התמונה והסיד לקבלת גרסאות שונות.

איפה זה נופל

גבולות המידות מוגבלים לחלוטין בממשק לרוחב וגובה שנעים בין 256 ל־768 פיקסלים בלבד. מי שמצפה לפלטים ברזולוציה גבוהה יקבל תמונות קטנות יחסית. בנוסף, הדוגמאות המוכנות מראש בגלריה נבחרו כדי להציג תוצאות אופטימליות, ולא כל תמונה שמעלים בזוויות קשות או תאורה גרועה תניב את אותה רמת דיוק בפנים.

איך משתמשים

בוחרים תמונה, כותבים הנחיה ולוחצים על Run. הממשק רץ על חומרת zero-a10g שמקצה כרטיס גרפי לפי דרישה. זה אומר שאם הכרטיס לא היה בשימוש תצטרכו להמתין כמה שניות להתעוררות שלו, ואם יש עומס ייתכן תור קצר. פעולת היצירה עצמה מתבצעת על החומרה הזו באופן ישיר בדפדפן בלי צורך בהתקנה.

הרישיון

הפרויקט מפורסם תחת רישיון apache-2.0, שמאפשר שימוש חופשי וגם מסחרי בקוד. היות וההפעלה רצה על גבי פלטפורמה ציבורית, לא מומלץ להעלות תמונות פרטיות או רגישות שאינכם רוצים שיעברו בשרתים מרוחקים.

• שימוש מסחרי
• שינוי הקוד
• הפצה מחדש
• שימוש בפטנטים

הרישיון המלא ב־Hugging Face ↗