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EasyPhoto - 一键训练并生成人像写真，支持参考图生成 独立版 本地一键整合包下载 ... ... ... ...
EasyPhoto最早是作为AI绘画软件StableDiffusion的一款插件备受大家喜爱，今天分享的是 EasyPhoto 的独立版本一键整合包，无需安装StableDiffusion即可解压即用。
和之前分享的腾讯开源的 PhotoMaker 和 阿里开源的 FaceChain 类似，EasyPhoto操作界面更简单，只需要提供5-20张照片，即可一键训练专人专属模型，类似StableDiffusion的Lora模型，然后可以使用训练的专人模型，配合参考图生成各种风格的人像。
之前就看到过这个应用，一直没分享，近期很多人咨询 AI换脸 补全素材的方法，目前全网使用最多的就是AI绘画这个方案，使用较多的是ControlNet配合instantid生成，但这个操作略微复杂，很多小白学起来有难度，于是想到了EasyPhoto这个插件有独立版，因为之前测试过，生成的效果还可以，于是就做了整合包，有类似生成src素材需求的，可以自行下载体验。
当然，EasyPhoto的用途不仅限于补全素材，AI写真生成作为一种新颖的技术应用，已经成为了时下的一种流行趋势。传统的写真生成方式通常需要花费大量时间和金钱，并且往往受限于拍摄场地、摄影师技术等因素。而EasyPhoto的出现，不仅打破了这些限制，还为用户提供了更加便捷和个性化的写真生成方式。
EasyPhoto是一款开源的本地化部署的AI写真生成工具，它采用了Stable Diffusion模型生成逼真的写真照片。
与传统的写真生成方式相比，EasyPhoto具有以下几个显著的优势：
首先，EasyPhoto是一款开源工具，这意味着用户可以在本地进行部署和使用，无需担心数据安全和隐私泄露的问题。同时，开源的特性也使得用户可以根据自己的需求进行定制和扩展，进一步提升了其使用灵活性。
其次，EasyPhoto采用了Stable Diffusion模型进行写真生成，这种模型可以在较少的数据量下实现高质量的生成效果。用户只需上传20张自拍照，就可以获得高质量的个性化数字分身，无需排队取照，也无需担心数据滥用的问题。
此外，EasyPhoto还支持使用SDXL生成高分辨率模板，支持微调背景，并计算生成图片与用户之间的相似度分数。这些功能使得用户可以根据自己的需求进行更加精细的调整和优化，从而得到更加满意的写真生成效果。
在实际应用中，EasyPhoto可以用于生成专业质感的照片，可以用于个人娱乐、社交媒体分享、线上活动等场景。同时，由于其开源和本地化的特性，EasyPhoto也可以被广泛应用于企业、机构等场景中，例如用于生成员工肖像、产品展示等。
总的来说，EasyPhoto作为一款开源本地化部署的AI写真生成工具，不仅突破了传统写真生成的瓶颈，还具有高生成质量和本地部署的优势。它的出现，不仅为用户提供了更加便捷和个性化的写真生成方式，也为AI写真生成领域带来了新的发展机遇。
官方生成案例： 使用教程：（只支持N卡，建议显存12G起使用。训练模型大概8G左右，生成需要12G显存）
EasyPhoto是一款工具，用于生成AI肖像画，该代码可用于训练与您相关的数字分身。建议使用 5 到 20 张肖像图片进行训练，最好是半身照片且不要佩戴眼镜（少量可以接受）。训练完成后，我们可以在推理部分生成图像。我们支持使用预设模板图片与上传自己的图片进行推理。
1. 模型训练
EasyPhoto训练界面如下：
EasyPhoto - 一键训练并生成人像写真，支持参考图生成 独立版 本地一键整合包下载 ... ... ...
左边是训练图像。点击上传照片即可上传需要训练模型的图片，点击清除图像即可删除上传的图片； 右边是训练参数，不能为第一次训练进行调整。
点击上传照片后，我们可以开始上传图像这里最好上传5到20张图像，包括不同的角度和光照。最好有一些不包括眼镜的图像。如果所有图片都包含眼镜眼镜，则生成的结果可以容易地生成眼镜。
然后我们点击下面的“开始训练”，此时，我们需要填写上面的用户ID，例如张三，才能开始训练。
模型开始训练后，程序会自动刷新训练日志。如果没有刷新，请单击“刷新日志”按钮。
如果要设置参数，每个参数的解析如下：
| 参数名 | 含义 | | 分辨率 | 训练时喂入网络的图片大小，默认值为512 | | 验证 & 保存步数 | 验证图片与保存中间权重的steps数，默认值为100，代表每100步验证一次图片并保存权重 | | 最大训练步数 | 最大训练步数，默认值为800 | | 每张照片最大步数 | 每张图片的最大训练次数，默认为200 | | 训练批次 | 训练的批次大小，默认值为1 | | 梯度累计步长 | 是否进行梯度累计，默认值为4，结合train batch size来看，每个Step相当于喂入四张图片 | | 数据加载器works数量 | 数据加载的works数量，windows下不生效，因为设置了会报错，Linux正常设置 | | 学习率 | 训练Lora的学习率，默认为1e-4 | | Lora权重 | 权重的特征长度，默认为128 | | network alpha | Lora训练的正则化参数，一般为rank的二分之一，默认为64 |
2. 人物生成
a. 单人模版
步骤1：点击刷新按钮，查询训练后的用户ID对应的模型。
步骤2：选择用户ID。
步骤3：选择需要生成的模板。
步骤4：单击“生成”按钮生成结果。
b. 多人模板
步骤1：转到 EasyPhoto 的设置页面，设置 Faceid数量 大于1。
步骤2：应用设置。
步骤3：重新启动webui的ui界面。
步骤4：返回EasyPhoto并上传多人模板。
步骤5：选择两个人的用户ID。
步骤6：单击“生成”按钮。执行图像生成。
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注：EasyPhoto支持自定义SDXL大模型，可以到C站下载SDXL大模型，放到EasyPhoto\model_data\Stable-diffusion下，训练和推理选择自己下载的大模型即可。
下载地址：
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发表于 2024-7-17 13:18:05
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