大连理工大学推出AI角色创作工具CharacterFactory，助力创意内容生成
大连理工大学IIAU团队近日发布了全新AI角色创作工具CharacterFactory，该工具利用扩散模型技术，仅需2.5GB显存和10分钟训练，即可快速生成具有一致性特征的新角色图像。 CharacterFactory支持文本提示词，如动作和风格，实现个性化图像生成，并能无缝融入视频和3D模型中，具有极高的训练效率和应用潜力。
CharacterFactory的核心优势在于其快速生成逼真人物照片的能力。 用户只需输入简单的文本描述，即可在几秒钟内生成高质量的逼真人物图像，且角色多样性高，避免角色“撞脸”。 此外，CharacterFactory还支持文本控制，用户可以通过文本指令来控制生成的人物特征，实现个性化定制。
CharacterFactory的技术原理基于生成对抗网络（GAN）和扩散模型。 GAN用于学习从潜在空间到嵌入空间的映射，生成具有一致性特征的角色。 嵌入空间将名字或描述性文本嵌入到一个向量空间中，嵌入向量作为生成任务的输入，确保生成的角色与文本描述保持一致性。 为了确保生成的角色在不同的背景和上下文中都能保持一致性，CharacterFactory设计了特定的上下文一致性损失函数来训练模型。 虽然在训练过程中不直接使用扩散模型，但生成的角色嵌入可以无缝地插入到现有的扩散模型中，实现高质量的图像生成。 CharacterFactory能实现从文本描述到图像的端到端生成，无需额外的微调或调整步骤。
CharacterFactory的适用人群广泛，包括：
- 游戏开发者： 需要快速生成角色图像和动画的游戏设计师和开发者。
- 动画制作者： 创作动画和故事插图的艺术家和动画师。
- 3D建模师： 在3D建模和渲染中需要角色设计的专业人士。
- 广告和营销专家： 需要快速生成吸引人的视觉内容的市场人员。
- 内容创作者： 需要为社交媒体或个人项目制作原创图像的博主和创作者。
CharacterFactory的发布标志着AI角色创作工具的进一步发展，为创意内容生成提供了新的可能性。 该工具的应用将极大地提高内容创作效率，并为游戏、动画、3D建模、广告和营销等领域带来新的发展机遇。
项目地址：
- 项目官网：https://qinghew.github.io/CharacterFactory/
- GitHub仓库：https://github.com/qinghew/CharacterFactory
- Hugging Face模型库：https://huggingface.co/spaces/DecoderWQH666/CharacterFactory
- arXiv技术论文：https://arxiv.org/abs/2404.15677
CharacterFactory的出现将为创意产业带来新的变革，让我们拭目以待其在未来发展中的表现。
【source】https://ai-bot.cn/characterfactory/
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