Textual Inversion
Texual Inversion做的事情
给定3-5张某个主体的图片，冻结T2I模型，通过优化一个pseudo-word的embedding来使得模型学会生成该主体。在2张V100上优化了5000个steps。
Textual Inversion的优化流程
将placeholder的embedding vector设置为可学习的embedding（使用其coarse description的token进行初始化），将输入图片的prompt设置为”A photo of S*”,”A rendition of S*”等。然后使用LDM的reconstruction loss（去噪损失）对该embedding进行优化。（注意，该优化过程中，除了此可学习embedding，其他所有参数冻结）
DreamBooth
DreamBooth做的事情
给定3-5张某个主体的图片，通过微调T2I模型，使得模型能够生成该主体的图片，同时保持原有类别的生成能力。在单张A100上微调SD约需要5min。
DreamBooth的微调流程
对于输入主体的照片，为其打上标签“a [identifier] [class noun]”，其中identifier是词汇表中的rare tokens，class是一个粗粒度的描述主体类别的词。
接下来微调SD的所有层（实际应用起来，同时微调文本编码器效果会更好），但是这样会造成language drift（忘记原来的类别如何生成），并且生成多样性降低。采取的办法是除了reconstruction loss之外，还使用了class-specific preservation loss。具体做法是：从原始SD中生成一些“A [class noun]”的样本，然后将这些sample加入训练数据来同时微调SD。通过这个loss可以避免few-shot微调之后忘记原本属于该class的信息。
Custom Diffusion
Custom Diffusion做的事情
给定4-5张主体图片，对模型进行较少参数的微调使得SD能够生成对应主体的图片。同时能够支持多主体的定制化生成。
Custom Diffusion对于单概念的微调
Custom Diffusion对于模型的微调有三个方面：
- 对于文本编码，会和Textual Inversion一样引入一个新token与对应的mebedding，同时在该token后加上通用类的名字。训练时，会同时优化这个embedding。
- 对于UNet部分，只微调每个Cross attention中的KV矩阵，这些参数量只占了整个UNet的5%。
- 对于language drift问题的解决，从LAION-400M中选取了与text prompt高相似度的图片，作为正则集（与DreamBooth类似）。
Custom Diffusion对于多概念的组合
- 联合训练。将两种概念的数据集直接进行联合训练。
- 合并优化。在已有两个单概念的模型之后，可以通过优化合成目标的方式，仅优化KV矩阵，得到优化之后的组合概念模型。
Custom Diffusion与Textual Inversion/DreamBooth的关系
- Custom Diffusion与Textual Inversion类似，会在文本嵌入中加入一个可学习的embedding。
- Custom Diffusion与DreamBooth类似，会有正则集来防止language drift，也会微调UNet。区别在于，Custom Diffusion只微调Cross attention中得KV矩阵，而DreamBooth微调所有；Custom Diffusion得正则集是直接选取得，而DreamBooth的是模型提前生成的。
Break-A-Scene
FastComposer
FastComposer做的事情？
给定一张照片，无需test time的微调，能够生成定制化的图片，同时保持一定的文本可编辑性。与Fine-tuning-based方法相比，速度更快且不需要额外存储。同时，FastComposer支持多主体的图像生成。
FastComposer提出的challenge
- 之前的Personalization方法大多基于微调，耗时。
- 多主体生成过程中的Identity Blending问题：当文本中出现多个个体的，他们的ID会因为Attention中注意到text的每个token而出现混杂。
- 在进行Personalization后，可能出现模型不遵循文本prompt的现象。
FastComposer中对Cross-attention的解释
假设A为cross attention得到的Attention score（即softmax(qk)），则A[i,j,k]表示从k-th token到(i,j)位置的latent pixel的信息流。当某个像素更注意到某个token时，该值应该更大。
FastComposer的原理
Tuning-Free Subject-Driven Image Generation
为了达到Tuning-free的目的，这里采用的是augmented的text embedding。
具体来说，给定文本Prompt，Reference Image，指定Subject在prompt中的token id，首先将文本和Reference Image分别过CLIP encoders。对于包含主体词的word embedding，将它的embedding和visual feature相连后输入给MLP，得到增强后的文本 embedding。
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训练时，使用denoising loss训练Image encoder的最后两层，MLP模块以及U-Net。
为了训练这一部分，作者创建了一个subject-augmented的图文对数据集，会将主体与对应文本的token对应。同时，训练的时候会将主体的背景使用随机噪声，防止模型对于主体背景的过拟合。
Localizing Cross-Attention Maps with Subject Segmentation Masks
作者认为，正确的Cross attention map，应该让对应主体的token在主体的instance seg mask处分数高，而不是散布在整张图片。因此，在训练的时候会在Cross attention这里加上一个Regularization项。该项只在训练时使用，推理时不使用。
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使用的方法是使用reference主体的seg mask来定位cross attention map。A_i=[:,:,i]表示第i个subject token的cross attention map,m_j表示第j个subject token。使用m_j来监督A_ij，使用Balanced L1 loss。最终，FastComposer的训练目标由denoising loss和localization loss组成。其中，localization loss只对Unet的中间5个block使用，因为它们包含更多的语义信息。
Delayed Subject Conditioning
直接使用augmented text representation可能导致图片很像subject但忽视文字引导。这是因为图片的layout是在去噪早期形成的，而一直的subject augmentation会导致模型忽视文本instruction。
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因此采用延迟主体条件，即只在去噪过程的后期使用augmented text embedding，而在前期layout形成过程中，只是用text-only prompt。这在identity preservation和editability间达到了平衡。其中c指原始的text embedding，c’指使用reference image增强过的text embedding。\alpha通常取[0.6,0.8]
- FastComposer的流程。
训练过程：使用主体增强的图文对数据集。
- 文本prompt过Text encoder得到text embedding；每个Subject的图片部分过Image Encoder得到Subject image embedding。
- 将Subject embedding与对应token的embedding相连后过MLP得到增强后的text embedding。
- 过U-Net，且对中间5个block的cross attention map会使用Localazation loss监督。
- 对去噪后的图像使用denoising loss。
推理过程：用户输入主体referene照片，以及文本prompt（主体分先后顺序，使用man img来进行标记subject token）。
- 文本prompt过text encoder得到text embedding；图片过Image encoder得到Subject embedding。
- Subject embedding与Subject token embedding相连后过MLP得到增强的text embedding。
- 输入UNet进行去噪。
- 若使用Delayed Subject Conditioning，则去噪前期不增强text embedding，使用原始text embedding。
IP-Adapter
IP-Adapter做了什么事情？
IP（Image Prompt），即生成图片时使用图片作为prompt。IP-Adapter可以在冻结原模型的情况下，为模型注入Image prompt，使得生成图片拥有image prompt的内容和风格；并且同时能够保留text prompt的能力。模型轻量化，仅包含22M参数。同时，IP-Adapter也与其他adpater兼容，例如ControlNet。
在推理时，给定一张图片，不需要对模型进行test time微调，能生成与图片内容一致（但ID可能不一致）或者风格的图片。
IP-Adapter的模型结构
- 包含了一个冻结的CLIP image encoder，一个可训练的linear和LN，提取image promt的feature并将维度调整至与text feature的维度一样。
- 在SD的Unet的每个cross attention层都会额外添加一个cross attention。这个cross attention的query以及W_q都与text的cross attention一致，不同的部分是kv输入的image prompt，以及W_k,W_v也不同。因此在这一部分，可训练的参数是W_k,W_v。然后将image cross-attention和text cross-attention相加，继续传回Unet。
IP-Adapter的训练与推理
训练：训练数据使用了大规模图文对数据。可训练模块只有上面所述的模块（Linear，LN,UNet所有Cross attention中的KV矩阵），其中SD始终保持冻结。为了支持CFG，以0.05概率丢掉文本，以0.05概率同时丢掉文本和image prompt。
推理：在text cross-attention和image cross-attention相加时，可以以一定的权重加上image feature。当仅有image prompt时，权重设为1。使用50步的DDIM采样器，guidance scale设为7.5。
PhotoMaker
PhotoMaker做的事情
给定几张照片，在test time无需微调，生成高保真ID和具有可编辑性的图片。同时，还可以支持ID之间的混合。
PhotoMaker的做法
- Stacked ID Embedding
与FastComposer类似，会将背景加上噪声，减少噪声的影响。将每张图片过CLIP后过Porjection得到stacked ID embedding。这一过程中，可训练参数是CLIP encoder的最后几层以及Projection layer。使用Masked Diffusion loss。
- Stacking
将上面的stacked ID embedding与class word（man，woman）的word embedding过两层MLP得到fused embedding。然后将class word的embedding替换为fused embedding。（注意到这里会将ID embedding和word融合，因此可以用boy和man来生成不同age的）。
- Merging
为了达到更好的ID customization，会在每个cross attention层加上额外的LoRA权重。
PhotoMaker数据集的构建流程
- Image Downloading
- Face detection&Filtering
- ID Verification
- Cropping & Segmentation
- Captioning & Marking
InstantID
InstantID做的事情
给定一张照片，在test time无需微调，生成高保真ID和具有可编辑性的图片。同时，不需要训练SD的参数，这使得与其他模块如LoRA，ControlNet等兼容。
InstantID的做法
- ID Embedding：IP-Adapter等方法对于图像特征的提取使用CLIP，但这是比较广泛的语义信息，不适合人脸。因此这里使用Face Encoder来提取Face Embedding。
- Image Adapter：与IP-Adapter类似，会有一个decoupled cross attention，区别在于这里输入的是ID Embedding。
- IdentityNet：利用一个类似ControlNet的结构，输入Input是五个脸部的landmarks（可以使用landmarks控制生成脸部姿态），条件为ID embedding，给生成过程添加空间控制，可以达到高保真的目的。
综上，简单来说就是IP-Adapter+Face controlNet。
训练时，只训练Image Adapter、IndentityNet部分，其余部分冻结。使用的是denoising loss。
推理时，可以控制adapter和identitynet的强度（见IP-Adapter）。
StoryMaker
StoryMaker做的事情
给定一张单个主体或多个主体的照片，无需微调生成能够保持ID的图片，同时保持其衣服、发型的一致性。(Holistic consistency)
StoryMaker的做法
- Reference Extraction
对于输入的reference，会分为脸部和身体进行提取。
对于脸部，使用ArcFace检测脸部并提取facial embeddings。对于衣服、头发等，将characeter切割出来，然后使用CLIP vision encoder进行特征提取。
- Reference Information Refinement by Positional-aware Perceiver Resampler
对于两部分feature，会分别有两个resampler进行特征变换（即Linear+LN）。其中脸部的resampler使用IP-Adapter-FaceID初始化，身体的使用IP-Adapter初始化。
之后将两部分concat并使用Position ebedding，以区分不同的characters。同时，为了区分背景，会引入一个可学习的background embedding，concatt到最终的embedding上。具体见图上。
- Decoupled Cross-attention
与IP-Adapter一样，会使用decoupled cross-attention将feature注入到Unet中。
- Traing with LoRA
为了增强ID的一致性、保真性和质量，和IP-Adapter-FaceID一样，在每个cross attention层会加上额外的LoRA权重进行训练。
- Pose Decoupling from Character Images
单独在character图片上训练可能导致网络过拟合到reference的pose。因此将pose从图片中解耦，在训练时候使用Pose-Controlnet，将图片的pose作为条件输入。推理时，可以使用controlnet，也可以不使用。
- Loss Constraints on Cross-attention Maps with Masks
为了防止多个主体和背景之间交错现象，使用mask来对cross attention map进行正则化（与FastComposer类似）。这里的做法是对每个主体以及background分别计算cross-attention map loss。（来自Break-a-scene的cross-attention loss）
最终训练的loss是denoising loss和Cross attention map loss。
