WithAnyone - 复旦联合阶跃星辰开源的AI合照生成模型

WithAnyone是什么

WithAnyone 是复旦大学和阶跃星辰联合开发的 AI 合照生成模型，解决传统 AI 图像生成中常见的“复制粘贴”问题，实现更自然、可控的多人图像生成。模型通过大规模数据集 MultiID-2M 和先进的对比身份损失训练范式，能保持人物身份特征的同时，灵活调整表情、姿态和发型等细节，生成毫无违和感的多人合照。WithAnyone 基于扩散模型架构，有效减少了生成图像中的伪影，提升了身份相似性和生成多样性。模型已开源，在 Hugging Face 上提供模型、数据集和演示，用户可以轻松上传个人照片，生成与任意人物在多种场景下的合照，体验自然、真实的 AI 图像生成效果。

WithAnyone的主要功能

• 多人合照生成：能将多个人物自然地融合到一张合照中，生成毫无违和感的图像。
• アイデンティティの一貫性維持：在生成图像时，可以保持人物的身份特征，确保生成的图像与输入的人物高度相似。
• 灵活调整细节：用户可以对人物的表情、姿态、发型等细节进行灵活调整，实现个性化的图像生成。
• 减少“复制粘贴”伪影：通过先进的技术手段，有效减少传统AI图像生成中常见的“复制粘贴”现象，提升图像质量。
• オープンソースと使いやすさ：模型已开源，用户可以在Hugging Face上找到相关资源，轻松使用和体验该技术。

WithAnyone的技术原理

• 大規模データセットのサポート：采用MultiID-2M数据集，包含50万张多人合照及大量参考图像，涵盖多种表情、发型和角度，为模型训练提供了丰富的数据基础。
• 对比身份损失训练：通过对比身份损失（contrastive identity loss）和成对数据训练，平衡身份保真度与生成多样性，确保生成图像既保持人物身份特征，又具有自然的视觉效果。
• 扩散模型架构：基于扩散模型的架构，有效减少“复制粘贴”伪影，同时保持高身份相似性，提升生成图像的整体质量。
• 身份特征编码：对人物的身份特征进行编码，确保在生成过程中能够准确还原人物的独特属性，避免身份混淆。
• 多任务优化：在训练过程中，同时优化多个任务，如身份保持、姿态调整和背景融合，提升模型的综合性能和适应能力。

WithAnyone的项目地址

• プロジェクトのウェブサイト：https://doby-xu.github.io/WithAnyone/
• Githubリポジトリ：https://github.com/Doby-Xu/WithAnyone
• HuggingFaceモデルライブラリ：https://huggingface.co/WithAnyone/WithAnyone
• arXivテクニカルペーパー：https://arxiv.org/pdf/2510.14975
• オンライン体験デモ：https://huggingface.co/spaces/WithAnyone/WithAnyone_demo

WithAnyone的适用人群

• ソーシャルメディア・ユーザー：希望通过AI技术与偶像、朋友或家人生成创意合照，分享到社交平台。
• コンテンツクリエーター：需要快速生成高质量的多人合照用于视频、文章或广告等创作。
• 设计师与摄影师：用于创意设计或虚拟拍摄，探索新的视觉表现形式。
• 愛用者：体验AI技术的乐趣，制作个性化照片，满足娱乐和纪念需求。
• 技术爱好者与开发者：研究AI图像生成技术，利用开源模型进行学习和二次开发。