推举一款AI神器，通过AI神器瞬间可以将你想要的图片人物变换成你想要的造型

开源项目的地址：https://github.com/InstantID/InstantID

在线的测试地址是：https://replicate.com/zsxkib/instant-id

有兴趣的同学可以自行搭建自己的AI模型

若何搭建属于自己的AI变更造型神器带测试地址

下载

您可以直接从Huggingface下载模型。
您还可以利用 python 脚本下载模型：

from huggingface_hub import hf_hub_downloadhf_hub_download(repo_id="InstantX/InstantID", filename="ControlNetModel/config.json", local_dir="./checkpoints")hf_hub_download(repo_id="InstantX/InstantID", filename="ControlNetModel/diffusion_pytorch_model.safetensors", local_dir="./checkpoints")hf_hub_download(repo_id="InstantX/InstantID", filename="ip-adapter.bin", local_dir="./checkpoints")

或者运行以下命令下载所有模型：

pip install -r gradio_demo/requirements.txtpython gradio_demo/download_models.py

如果无法访问Huggingface，可以利用hf-mirror下载模型。

export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.comhuggingface-cli download --resume-download InstantX/InstantID --local-dir checkpoints

对付人脸编码器，您须要通过此URL手动下载，由于models/antelopev2默认链接无效。
准备好所有模型后，文件夹树应如下所示：

. ├── models ├── checkpoints ├── ip_adapter ├── pipeline_stable_diffusion_xl_instantid.py └── README.md启动本地演示

运行以下命令：

python gradio_demo/app.py

或 MultiControlNet 版本：

gradio_demo/app-multicontrolnet.py 利用技巧为了得到更高的相似度，请增加controlnet_conditioning_scale（IdentityNet）和ip_adapter_scale（Adapter）的权重。
对付过饱和，请减小 ip_adapter_scale。
如果不起浸染，请减少 controlnet_conditioning_scale。
为了得到更高的文本掌握能力，请减小 ip_adapter_scale。
针对详细格局，选择相应的底座型号会有差异。
我们还不支持多人，仅利用最大的人脸作为参考面部标志。
我们供应样式模板供参考。