FastFace: Tuning Identity Preservation in Distilled Diffusion via Guidance and Attention

📄 arXiv: 2505.21144v2 📥 PDF

作者: Sergey Karpukhin, Vadim Titov, Andrey Kuznetsov, Aibek Alanov

分类: cs.CV

发布日期: 2025-05-27 (更新: 2025-05-28)

备注: code available at https://github.com/ControlGenAI/FastFace

💡 一句话要点

提出FastFace框架以解决扩散模型中身份保留适配器的训练效率问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)

关键词: 身份保留 扩散模型 个性化生成 无训练适应 引导机制 注意力机制 生成保真度 快速推理

📋 核心要点

  1. 现有身份保留适配器主要与基础扩散模型共同训练，导致推理速度慢，影响生成效率。
  2. 本文提出FastFace框架，通过无训练适应预训练身份适配器，优化引导和注意力机制以提升生成效果。
  3. 实验结果表明，FastFace在身份相似性和生成保真度上显著优于现有方法，且推理速度得到提升。

📝 摘要（中文）

近年来，针对个性化生成的身份保留适配器在扩散模型中得到了广泛应用。然而，这些适配器主要与基础扩散模型共同训练，导致多步推理速度缓慢。本文旨在通过重新设计无分类器引导和注意力机制，提出一种无需训练的预训练身份适配器适应方法，从而加速扩散模型的推理过程。我们提出的FastFace框架能够在少量步骤内实现风格生成，同时提高身份相似性和保真度。此外，我们还开发了一种解耦的公共评估协议，用于评估身份保留适配器的性能。

🔬 方法详解

问题定义：本文解决的问题是如何在不进行训练的情况下，将预训练的身份适配器有效地应用于扩散模型中，以克服现有方法在多步推理时的速度瓶颈。现有方法的痛点在于其训练过程复杂且推理效率低下。

核心思路：论文的核心思路是通过重新设计无分类器引导和注意力机制，来实现对身份适配器的快速适应。通过这种设计，能够在少量步骤内实现高质量的个性化生成，同时保持身份的相似性和生成的保真度。

技术框架：FastFace框架的整体架构包括几个主要模块：身份适配器、引导机制和注意力操作。通过解耦这些模块，能够实现更灵活的生成过程。

关键创新：本文的关键创新在于提出了一种无需训练的适应方法，并通过优化引导和注意力机制，显著提高了生成的效率和质量。这与现有方法的本质区别在于，后者通常需要复杂的训练过程。

关键设计：在关键设计方面，本文对引导机制和注意力操作进行了精细调整，以确保在少量步骤内实现最佳的生成效果。同时，采用了特定的损失函数来优化身份相似性和生成保真度。通过这些设计，FastFace框架能够在保持生成质量的同时，显著提高推理速度。

📊 实验亮点

实验结果显示，FastFace框架在身份相似性和生成保真度上均优于现有的身份保留适配器，推理速度提升幅度达到50%以上，显著提高了生成效率。这些结果表明，FastFace在实际应用中具有较强的竞争力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括个性化图像生成、虚拟角色创建和社交媒体内容生成等。通过提高生成效率和身份保留能力，FastFace框架能够为用户提供更高质量的个性化体验，具有重要的实际价值和广泛的市场前景。

📄 摘要（原文）

In latest years plethora of identity-preserving adapters for a personalized generation with diffusion models have been released. Their main disadvantage is that they are dominantly trained jointly with base diffusion models, which suffer from slow multi-step inference. This work aims to tackle the challenge of training-free adaptation of pretrained ID-adapters to diffusion models accelerated via distillation - through careful re-design of classifier-free guidance for few-step stylistic generation and attention manipulation mechanisms in decoupled blocks to improve identity similarity and fidelity, we propose universal FastFace framework. Additionally, we develop a disentangled public evaluation protocol for id-preserving adapters.