Zinan Guo*, Yanze Wu*✝, Zhuowei Chen, Lang Chen, Peng Zhang, Qian He
(*Igual contribución, ✝Autor correspondiente)
ByteDance Inc.
2024.10.31 : Estamos felices de lanzar nuestros últimos modelos, PuLID-v1.1 y PuLID-FLUX-v0.9.1 . Ver más en Model Zoo y modelo pulid v1.1. También actualizamos una nueva revisión del artículo arXiv, que incluye más resultados, detalles y análisis; consúltelo.
2024.09.26 : PuLID aceptado por NeurIPS 2024
12.09.2024 : Estamos encantados de anunciar el lanzamiento del modelo PuLID-FLUX-v0.9.0 . ¡Disfruta explorando sus capacidades! ? Conoce más sobre este modelo
2024.05.23 : comparta la vista previa de nuestro próximo modelo v1.1, permanezca atento
2024.05.01 : lanzamiento de códigos y modelos v1, también la demostración de ?HuggingFace
2024.04.25 : lanzamiento del documento arXiv.
Consulte el documento y la demostración de PuLID-FLUX aquí.
Actualizaremos y mantendremos activamente este repositorio en un futuro próximo, así que estad atentos.
La demostración de gradio local ya está lista
La demostración en línea de HuggingFace ya está lista
Hemos optimizado los códigos para admitir GPUS de consumo y ahora PuLID-FLUX puede ejecutarse en una tarjeta gráfica de 16 GB . Consulta los detalles aquí
(Implementación comunitaria) La demostración de réplica en línea ya está lista
La demostración de gradio local ahora admite tarjeta gráfica de 12 GB
v0.9.1 ya está listo
Los siguientes resultados se generan con PuLID-FLUX.
Imágenes generadas con nuestras aplicaciones PuLIDA
| Versión | Modelo básico | Descripción |
|---|---|---|
| PuLID-v1 | SDXL | Modelo de papel. |
| PuLID-v1.1 | SDXL | En comparación con PuLID-v1, mejor compatibilidad, editabilidad, naturalidad facial y similitud. |
| PuLID-FLUX-v0.9.0 | FLUJO | Nuestra primera versión para PuLID-FLUX, mejor seguimiento de mensajes y calidad de imagen (ya que FLUX es más potente que SDXL). Pero la fidelidad de la identidad no es lo suficientemente alta para algunos aportes masculinos |
| PuLID-FLUX-v0.9.1 | FLUJO | En comparación con PuLID-FLUX-v0.9.0, mejor fidelidad de identificación. Desde la métrica cuantitativa de similitud de identificación, la mejora es de aproximadamente 5 puntos porcentuales. Mientras tanto, la editabilidad sigue siendo similar a la anterior. |
Python >= 3.9 (Se recomienda usar Anaconda o Miniconda)
PyTorch >= 2.0 si no necesita flux-dev-fp8, de lo contrario PyTorch >= 2.4.1
# clonar PuLID repogit clonar https://github.com/ToTheBeginning/PuLID.gitcd PuLID# crear conda envconda crear --name pulid python=3.10# activar envconda activar pulid# Instalar paquetes dependientes# 1. si no necesita flux -fp8, por ejemplo, está utilizando xl o flux-bf16, instale los siguientes requisitos.txtpip install -r requisitos.txt# 2. Si necesita flux-fp8 (para poner flux en una gpu de consumo), instale lo siguiente requisitos_fp8.txtpip install -r requisitos_fp8.txt
# para la versión v1python app.py# para la versión v1.1python app_v1.1.py --base BASE_MODEL Uso: -base: puede ser RunDiffusion/Juggernaut-XL-v9 o Lykon/dreamshaper-xl-lightning
Gracias por la subvención de GPU del equipo de HuggingFace, puede probar la demostración de PuLID HF en https://huggingface.co/spaces/yanze/PuLID
A continuación se muestran algunas implementaciones de PuLID de terceros que hemos encontrado en Internet. Apreciamos los esfuerzos de los respectivos desarrolladores por hacer que PuLID sea accesible a una audiencia más amplia. Si hay recursos y aplicaciones basados en PuLID que no hemos mencionado aquí, háganoslo saber y los incluiremos en esta lista.
Colab : https://github.com/camenduru/PuLID-jupyter proporcionado por camenduru
Replicar (PuLID) : https://replicate.com/zsxkib/pulid proporcionado por zsxkib
Replicar (PuLID-FLUX) : https://replicate.com/zsxkib/flux-pulid proporcionado por zsxkib
https://github.com/cubiq/PuLID_ComfyUI proporcionado por cubiq, implementación nativa de ComfyUI
https://github.com/ZHO-ZHO-ZHO/ComfyUI-PuLID-ZHO proporcionado por ZHO, implementación basada en difusores
Mikubill/sd-webui-controlnet#2838 proporcionado por huchenlei
Este proyecto se esfuerza por impactar positivamente el dominio de la generación de imágenes impulsada por IA. Los usuarios tienen la libertad de crear imágenes utilizando esta herramienta, pero se espera que cumplan con las leyes locales y la utilicen de manera responsable. Los desarrolladores no asumen ninguna responsabilidad por un posible mal uso por parte de los usuarios.
Si PuLID es útil, ayude a ⭐ el repositorio.
Si encuentra este proyecto útil para su investigación, considere citar nuestro artículo:
@article{guo2024pulid, title={PuLID: Personalización de ID pura y Lightning mediante alineación contrastiva}, autor={Guo, Zinan y Wu, Yanze y Chen, Zhuowei y Chen, Lang y He, Qian}, diario={arXiv preprint arXiv :2404.16022}, año={2024}}Si tiene algún comentario o pregunta, abra una nueva edición o no dude en comunicarse con Yanze Wu y Zinan Guo.
