InstantID 是由InstantX项目组推出的一种SOTA的tuning-free方法，只需单个图像即可实现 ID 保留生成，并支持各种下游任务。

在InstantID这样的技术之前，结合 Textual Inversion、DreamBooth 和 LoRA 等方法，个性化图像合成取得了重大进展。过去的方案，通常需要结合微调，需要较多的样本图片，较高的显存要求，以及较长的训练时间，导致了成本较高。

为了解决如上的这些要求，InstantID的即插即用模块仅使用单个面部图像就能熟练地处理各种风格的图像个性化，同时确保高保真度。InstantID设计了一种新颖的 IdentityNet，通过强加语义和弱空间条件，将面部和地标图像与文本提示相结合来引导图像生成。InstantID与流行的预训练文本到图像扩散模型（如 SD1.5 和 SDXL）无缝集成，作为一个适应性强的插件。

论文标题：InstantID: Zero-shot Identity-Preserving Generation in Seconds

论文地址：https://arxiv.org/abs/2401.07519

代码地址：https://github.com/InstantID/InstantID

项目地址：https://instantid.github.io