FaceChain：提供一張肖像圖就能生成虛擬模型

　　工具簡介

　　1. 使用至少1張肖像照片，創(chuàng)建自己的數(shù)字孿生(虛擬模型)。

　　2. 可以使用 Python 腳本或 Gradio 界面訓(xùn)練模型并生成照片。

　　3. FaceChain 由 ModelScope 提供支持，依賴于多個(gè)模型進(jìn)行訓(xùn)練和推理。

　　FaceChain 是一個(gè)用于生成數(shù)字孿生的深度學(xué)習(xí)工具鏈，它可以通過訓(xùn)練模型和生成個(gè)人照片來幫助用戶創(chuàng)建自己的數(shù)字孿生。

　　用戶只需提供至少1張肖像照片，就可以使用 FaceChain 的 Python 腳本或 Gradio 界面進(jìn)行訓(xùn)練和生成照片。

　　FaceChain 依賴于多個(gè)模型進(jìn)行訓(xùn)練和推理，包括人臉檢測模型、圖像旋轉(zhuǎn)模型、人體解析模型、皮膚修飾模型、人臉屬性識別模型、深度卡通模型、人臉質(zhì)量評估模型、人臉融合模型和人臉識別模型。

　　在訓(xùn)練階段，F(xiàn)aceChain 使用這些模型對用戶上傳的照片進(jìn)行處理和優(yōu)化，并生成高質(zhì)量的訓(xùn)練圖像。接著使用人臉屬性模型和文本標(biāo)注模型生成詳細(xì)的標(biāo)簽數(shù)據(jù)。最后，使用這些圖像和標(biāo)簽數(shù)據(jù)對 Stable Diffusion 模型進(jìn)行微調(diào)，得到人臉 LoRA 模型。

　　其中，在推理階段，F(xiàn)aceChain 將人臉 LoRA 模型和風(fēng)格 LoRA 模型的權(quán)重融合到 Stable Diffusion 模型中，使用文本生成圖像的功能生成個(gè)人肖像照片。通過人臉融合模型對生成的照片進(jìn)行進(jìn)一步的細(xì)化，并使用人臉質(zhì)量評估和人臉識別模型對生成的照片進(jìn)行評估和排序，最終輸出最符合要求的個(gè)人肖像照片。

　　目前，F(xiàn)aceChain 提供了多種安裝方法，包括 ModelScope 筆記本、Docker、conda 虛擬環(huán)境和 Colab Notebook。使用 FaceChain，用戶可以輕松創(chuàng)建自己的數(shù)字孿生，并生成個(gè)人照片。