Midjourney推出了角色一致性功能！--cref参数使用Midjourney推出了角色一致性功能“CharacterRef

Midjourney推出了角色一致性功能！--cref参数使用Midjourney推出了角色一致性功能“CharacterReference”（角色参考）！这个功能可以帮助用户在不同场景或不同图片中创作出外观和特征一致的角色形象。与之前推出的“StyleReference”（风格参考）功能类似，“CharacterReference”也是通过匹配参考图片来生成新的图像。但不同之处在于，CharacterReference专注于匹配参考图片中角色的特征，如面部、发型和服装等，而不是整体风格。

Google推出新图像控制方式 可在StableDiffusion图像生成中保证内容特征一致性

Google推出新图像控制方式可在StableDiffusion图像生成中保证内容特征一致性论文地址：https://arxiv.org/pdf/2311.10093.pdf这项技术的实现方法包括三个步骤。首先是身份聚类，通过生成一系列图像，并将它们嵌入到语义空间中，使用聚类算法将这些图像分组，每个组代表一种可能的角色身份。这个过程旨在识别出一组视觉上一致的图像，从而确定角色的主要视觉特征。接下来是身份提取，一旦确定了一组具有高内聚性的图像，就会在这些图像上训练模型，以提取出更一致的角色身份。这意味着模型将学习到特定角色的关键视觉特征，以便在未来的生成中更准确地重现这些特征。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1398313.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1398313.htm

终于来了！ Midjourney角色一致性功能发布.

终于来了！Midjourney角色一致性功能发布.下面视频是网站的使用方法和介绍：这个功能和之前的风格参照很相似，不同之处在于它不是匹配一个特定风格，而是让角色与给定的角色参照图像相符合。如何使用：在你输入的指令后面加上--crefURL，URL是你选择的角色图像的链接。你还可以用--cw来调整参照的“强度”，范围从100到0。默认的强度是100(--cw100)，这时会参考人物的脸部、发型和衣着。如果设置为强度0(--cw0)，那么系统只会关注脸部（这对于更换服饰或发型很有帮助）。适用范围：这个功能最适合用于Midjourney创作的角色图像。不太适合用于真人照片（可能会产生一些扭曲，就像普通图像提示那样）。Cref的工作方式类似于普通图像提示，但它更专注于角色的特征。但请注意，这项技术的精确度是有限的，它无法复制极其细微的特征，比如特定的酒窝、雀斑或T恤上的标志。Cref同样适用于Niji和普通MJ模型，并且可以与--sref一起使用。高级功能：你可以使用多个URL，通过--crefURL1URL2的方式来结合多个图像中的角色信息（这和使用多重图像或风格提示类似）。在webalpha版本中如何操作：只需将图片拖动或粘贴到想象工具栏，你会看到三个图标。选择这些图标之一，可以设置图片用作图像提示、风格参照或角色参照。如果你想让一张图像同时用于多个类别，只需按住Shift键再选择。请记住，由于MJV6目前还处于alpha测试阶段，这个和其他功能可能会有所变化。但不久后，我们会推出官方的V6beta版。

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终于来了！Midjourney角色一致性功能发布.下面视频是网站的使用方法和介绍：这个功能和之前的风格参照很相似，不同之处在于它不是匹配一个特定风格，而是让角色与给定的角色参照图像相符合。如何使用：在你输入的指令后面加上--crefURL，URL是你选择的角色图像的链接。你还可以用--cw来调整参照的“强度”，范围从100到0。默认的强度是100(--cw100)，这时会参考人物的脸部、发型和衣着。如果设置为强度0(--cw0)，那么系统只会关注脸部（这对于更换服饰或发型很有帮助）。适用范围：这个功能最适合用于Midjourney创作的角色图像。不太适合用于真人照片（可能会产生一些扭曲，就像普通图像提示那样）。Cref的工作方式类似于普通图像提示，但它更专注于角色的特征。但请注意，这项技术的精确度是有限的，它无法复制极其细微的特征，比如特定的酒窝、雀斑或T恤上的标志。Cref同样适用于Niji和普通MJ模型，并且可以与--sref一起使用。高级功能：你可以使用多个URL，通过--crefURL1URL2的方式来结合多个图像中的角色信息（这和使用多重图像或风格提示类似）。在webalpha版本中如何操作：只需将图片拖动或粘贴到想象工具栏，你会看到三个图标。选择这些图标之一，可以设置图片用作图像提示、风格参照或角色参照。如果你想让一张图像同时用于多个类别，只需按住Shift键再选择。请记住，由于MJV6目前还处于alpha测试阶段，这个和其他功能可能会有所变化。但不久后，我们会推出官方的V6beta版。

卧槽，字节昨天发布这个项目DreamTuner，可以一举解决图像生成中角色一致性的问题。

卧槽，字节昨天发布这个项目DreamTuner，可以一举解决图像生成中角色一致性的问题。效果也太好了，可以将输入图片的角色在生成新图是完美保留，并且融合度非常好，这下小说、漫画和视频的人物一致性和商品一致性问题彻底解决了。并且可以和ContorlNet联动确保动画的稳定，间接实现了前段时间的让单张图片动起来的功能。项目简介：我们提出了一种新颖的方法DreamTurner，该方法将定制主题的参考信息从粗到细注入。首先提出了一个主题编码器，用于粗略主题身份保留，通过额外的注意力层在视觉-文本交叉注意力之前引入了压缩的一般主题特征。然后，注意到预训练的文本到图像模型中的自注意力层自然地执行了详细的空间上下文关联功能，我们将其修改为自主题注意力层，以细化目标主题的细节，生成的图像从参考图像和自身查询详细特征。值得强调的是，自主题注意力是一种优雅、有效且无需训练的方法，用于保持定制概念的详细特征，可在推断过程中作为即插即用的解决方案。最后，通过对单个图像进行额外微调，DreamTurner在受主题驱动的图像生成方面取得了显著的表现，可由文本或其他条件（如姿势）进行控制。项目地址：https://dreamtuner-diffusion.github.io/