Zinan Guo*, Yanze Wu*✝, Zhuowei Chen, Lang Chen, Peng Zhang, Qian He
(*균등기여, ✝교신저자)
바이트댄스 Inc
2024.10.31 : 최신 모델 PuLID-v1.1 및 PuLID-FLUX-v0.9.1을 출시하게 되어 기쁘게 생각합니다. Model Zoo 및 pulid v1.1 모델에서 자세한 내용을 확인하세요. 또한 더 많은 결과, 세부 정보 및 분석이 포함된 arXiv 논문의 새로운 개정판을 업데이트합니다. 확인해 보세요.
2024.09.26 : NeurIPS 2024에서 PuLID 승인
2024.09.12 : PuLID-FLUX-v0.9.0 모델 출시를 발표하게 되어 기쁩니다. 그 기능을 즐겨보세요! ? 이 모델에 대해 자세히 알아보기
2024.05.23 : 곧 출시될 v1.1 모델의 미리보기를 공유해 주세요. 계속 지켜봐 주시기 바랍니다
2024.05.01 : v1 코드 및 모델 출시 및 ?HuggingFace 데모 출시
2024.04.25 : arXiv 논문 발표.
여기에서 PuLID-FLUX의 문서와 데모를 확인하세요.
우리는 가까운 시일 내에 이 저장소를 적극적으로 업데이트하고 유지할 예정이므로 계속 지켜봐 주시기 바랍니다.
로컬 그라디오 데모가 준비되었습니다
온라인 HuggingFace 데모가 준비되었습니다
소비자급 GPU를 지원하도록 코드를 최적화했으며 이제 PuLID-FLUX는 16GB 그래픽 카드에서 실행할 수 있습니다 . 자세한 내용은 여기에서 확인하세요
(커뮤니티 구현) 온라인 복제 데모가 준비되었습니다.
이제 로컬 그라디오 데모에서 12GB 그래픽 카드를 지원합니다.
이제 v0.9.1이 준비되었습니다
아래 결과는 PuLID-FLUX를 사용하여 생성되었습니다.
PuLIDApplications로 생성된 이미지
| 버전 | 기본 모델 | 설명 |
|---|---|---|
| PuLID-v1 | SDXL | 종이 모델. |
| PuLID-v1.1 | SDXL | PuLID-v1에 비해 호환성, 편집성, 얼굴의 자연스러움, 유사성이 향상되었습니다. |
| PuLID-FLUX-v0.9.0 | 유량 | PuLID-FLUX의 첫 번째 버전은 프롬프트 따르기 및 이미지 품질이 향상되었습니다(FLUX가 SDXL보다 강력하기 때문). 그러나 일부 남성 입력에 대해서는 ID 충실도가 충분히 높지 않습니다. |
| PuLID-FLUX-v0.9.1 | 유량 | PuLID-FLUX-v0.9.0에 비해 ID 충실도가 향상되었습니다. ID 유사성의 정량적 지표에서 개선은 약 5% 포인트입니다. 한편 편집 가능성은 이전과 유사하게 유지됩니다. |
Python >= 3.9 (Anaconda 또는 Miniconda 사용 권장)
flux-dev-fp8이 필요하지 않은 경우 PyTorch >= 2.0, 그렇지 않으면 PyTorch >= 2.4.1
# clone PuLID repogit clone https://github.com/ToTheBeginning/PuLID.gitcd PuLID# create conda envconda create --name pulid python=3.10# activate envconda activate pulid# 종속 패키지 설치# 1. Flux가 필요하지 않은 경우 -fp8, 예를 들어 xl 또는 flux-bf16을 사용하는 경우 다음 요구사항을 설치합니다.txtpip install -r 요구사항.txt# 2. flux-fp8(소비자급 GPU에 Flux를 적용하기 위해)이 필요한 경우 다음 요구사항_fp8을 설치합니다. .txtpip 설치 -r 요구사항_fp8.txt
# v1 버전python app.py의 경우# v1.1 버전python app_v1.1.py의 경우 --base BASE_MODEL 용법: -base: RunDiffusion/Juggernaut-XL-v9 또는 Lykon/dreamshaper-xl-lightning일 수 있습니다.
HuggingFace 팀의 GPU 보조금에 감사드립니다. https://huggingface.co/spaces/yanze/PuLID에서 PuLID HF 데모를 사용해 볼 수 있습니다.
다음은 인터넷에서 찾은 PuLID의 일부 타사 구현입니다. 더 많은 사람들이 PuLID에 접근할 수 있도록 하기 위한 각 개발자의 노력에 감사드립니다. 여기에 언급되지 않은 PuLID 기반 리소스 및 애플리케이션이 있는 경우 알려주시면 이 목록에 포함하겠습니다.
Colab : https://github.com/camenduru/PuLID-jupyter 제공: camenduru
복제(PuLID) : https://replicate.com/zsxkib/pulid zsxkib에서 제공
복제(PuLID-FLUX) : https://replicate.com/zsxkib/flux-pulid zsxkib에서 제공
https://github.com/cubiq/PuLID_ComfyUI cubiq에서 제공, 기본 ComfyUI 구현
https://github.com/ZHO-ZHO-ZHO/ComfyUI-PuLID-ZHO ZHO에서 제공, 디퓨저 기반 구현
Mikubill/sd-webui-controlnet#2838 huchenlei 제공
이 프로젝트는 AI 기반 이미지 생성 영역에 긍정적인 영향을 미치기 위해 노력합니다. 사용자는 이 도구를 사용하여 이미지를 생성할 자유가 있지만 현지 법률을 준수하고 책임감 있게 사용해야 합니다. 개발자는 사용자의 잠재적인 오용에 대해 어떠한 책임도 지지 않습니다.
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이 프로젝트가 귀하의 연구에 유용하다고 생각되면 다음 논문을 인용해 보십시오.
@article{guo2024pulid, title={PuLID: 대비 정렬을 통한 Pure 및 Lightning ID 사용자 정의}, 작성자={Guo, Zinan and Wu, Yanze and Chen, Zhuowei and Chen, Lang and He, Qian}, 저널={arXiv 사전 인쇄 arXiv :2404.16022}, 연도={2024}}의견이나 질문이 있는 경우 새 호를 열거나 Yanze Wu 및 Zinan Guo에게 언제든지 문의하세요.
