[快讯] CVPR 2025 | 如何稳定且高效地生成个性化的多人图像？ID-Patch带来新解法

个性化多人图像生成正成为新的想象力疆域，但身份特征泄露和位置控制等问题带来了巨大挑战。密歇根州立大学的研究团队提出了ID-Patch方法，通过将身份特征嵌入独立图像小块中并精确放置，有效解决了这些问题，提升了生成图中每位人物位置的精准控制力。

ID-Patch在身份还原和位置匹配上表现出色，生成速度快，特别适用于复杂场景。该方法不仅在三人以上的复杂图像生成中保持了出色表现，还具备良好的兼容性和扩展性，为生成式AI在合影、社交图像、虚拟人物排布等领域带来了前所未有的体验。