FlexIP – 腾讯的个性化图像生成编辑框架
FlexIP 是什么
FlexIP 是腾讯提出的面向图像合成的灵活主体属性编辑框架，旨在平衡图像生成中的身份保持和个性化编辑。该框架采用双适配器架构，将身份保持与个性化编辑解耦，通过高层语义概念与低层空间细节确保身份完整性。其动态权重门控机制支持用户在身份保留和风格个性化之间进行灵活的参数化控制，将传统的二元权衡转变为连续的控制曲面。此外，FlexIP 结合多模态数据训练策略，基于图像和视频数据分别优化适配器的身份锁定与变形能力，提升生成鲁棒性。
核心功能
- 双适配器解耦设计 ：首次将身份保持（Preservation Adapter）和个性化编辑（Personalization Adapter）显式分离。身份保持适配器结合高级语义概念与低层空间细节以确保身份完整性；个性化适配器则与文本和视觉 CLS 令牌进行交互，吸收有意义的视觉线索，将文本修改置于连贯的视觉上下文中，避免特征竞争，实现更精准的控制。
- 动态权重门控机制 ：通过连续可调参数动态平衡身份保持与编辑强度，将传统的二元权衡转化为连续的参数控制曲面，支持从细微调整到大幅变形的灵活控制，用户可根据需要灵活调节生成效果。
- 模态感知训练策略 ：根据数据特性（静态图像 / 视频帧）自适应调整适配器权重，图像数据强化身份锁定，视频数据优化时序变形，提升生成鲁棒性。
- 跨注意力机制 ：保持适配器通过跨注意力捕获多粒度视觉特征，如人脸细节，增强身份鲁棒性。
- 动态插值 ：权重门控机制支持用户实时调整适配器贡献，形成连续的“控制曲面”。
技术原理
- Preservation Adapter ：融合 CLIP 高层语义与空间细节锁定身份特征。它将图像嵌入到高维语义空间，通过相似性搜索和特征对齐，精准定位并保留主体身份的关键语义信息，同时利用空间特征图捕捉主体的局部细节，确保在编辑过程中主体身份的完整性和连贯性。
- Personalization Adapter ：通过视觉 - 文本令牌交互吸收编辑线索。该适配器将文本编辑指令与视觉特征进行深度融合，利用交叉注意力机制捕捉文本令牌与视觉特征之间的关联，从而理解用户的编辑意图，并据此对图像进行个性化的风格调整和特征变换。
- 门控函数 ：采用 sigmoid 线性插值实现动态权重分配。门控函数根据输入特征动态调整两个适配器的权重，通过 sigmoid 函数将权重值约束在 0 到 1 之间，并进行线性插值，实现平滑的权重过渡，从而在身份保持和个性化编辑之间达到精细的平衡。
- 损失函数设计 ：L1 约束保持身份，CLIP 损失驱动编辑方向。L1 损失函数用于衡量重建图像与原始图像之间的差异，确保身份保持适配器能够准确还原主体身份；CLIP 损失则根据文本提示和编辑后的图像之间的语义相似性进行优化，引导个性化适配器朝着符合用户意图的方向进行编辑。
支持平台
FlexIP 基于 PyTorch 开发，主要支持 Linux 操作系统，在其他平台也可通过搭建相应环境进行开发和部署。
团队介绍
FlexIP 是由腾讯推出的一款创新性图像生成框架。腾讯作为一家在互联网和科技领域具有深厚实力的企业，其研发团队在人工智能、计算机视觉等领域拥有丰富的经验和专业技术。该团队致力于探索和开发前沿的图像生成与编辑技术，以满足不断增长的市场需求和应用场景。
项目资源
业务场景
- 艺术创作 ：艺术家可以利用 FlexIP 实现对图像的创意性改造，同时保留原始作品的核心特征，创造出独特而富有个性的艺术作品。
- 广告设计 ：广告从业者可以通过动态调节功能，在保持品牌形象的同时快速生成多样化的设计方案，满足不同广告活动和宣传需求。
- 影视制作 ：在特效合成和角色塑造中，FlexIP 能够提供稳定的身份一致性保障，帮助制作团队更高效地完成高质量的视觉效果制作。
- 游戏开发 ：开发者可以利用该技术实现游戏角色的高效定制化，同时确保核心特征的一致性，提升游戏的视觉表现力和玩家的沉浸感。