PP-FaceChain是一款基于Paddle框架实现的个人数字形象的深度学习模型工具。用户仅需要提供最低一张照片即可获得独属于自己的个人形象数字替身。

使用教程

1 点击进入PP-FaceChain应用

2 登录（用于保护个人信息安全）

该项设置用于隔离不同用户，保证个人数据的独立性与隐私性

• 请随意设定并输入用户名（username）与密码（password）
• 如若有必要，请记住所输入的用户名与密码，用于下次登录与查询生成历史

3 训练个人形象模型

后续所有定制写真的基础，需上传个人照片训练个人模型，以便后续生成个人写真与艺术照

照片准备：

• 优选：3~10张头肩照（注意：请避免图片中出现多人脸、脸部遮挡等情况，否则可能导致效果异常）
• 基础：1张照片也可以进行训练，但照片越多生成效果越好，但相对生成时间会更长

时间准备：

• 该项为个人形象模型训练，遂需要一定时间进行生成
• 1张图片预计需要3分钟，2张预计6分钟，以此类推，请耐心等待～

3.1 选择基础模型

不同基础模型支持不同的生成风格，可根据生成风格选择基础模型进行训练

基础模型1：leosamsMoonfilm_filmGrain20
支持生成风格如下：

• 工作服(working suit)
• 盔甲风(armor)
• T恤衫(T-shirt)
• 汉服风(hanfu)
• 女士晚礼服(gown)
• 赛博朋克(cybernetics punk)
• 凤冠霞帔(Chinese traditional gorgeous suit)
  

基础模型2：MajicmixRealistic_v6
支持生成风格如下：

• 冬季汉服(Chinese winter hanfu)
• 校服风(School uniform)
• 婚纱风(Wedding dress)
• 拍立得风(Polaroid style)
• 仙女风(Fairy style)
• 夜景港风(Hong Kong night style)-待上线
• 雨夜(Rainy night)-待上线
• 模特风(Model style)-待上线
• 机车风(Motorcycle race style)-待上线
• 古风(traditional chinese style)-待上线
• 壮族服装风(Zhuang style)-待上线
• 欧式田野风(European fields)-待上线 

3.2 输入人物名称

选定基础模型后，需对训练后的模型进行命名，建议设定为【人物名称】，以便区分

3.3 上传照片

上传已经准备好的照片，请务必等待照片全部上传之后再进行下一步操作

照片准备：

• 优选：3~10张头肩照（注意：请避免图片中出现多人脸、脸部遮挡等情况，否则可能导致效果异常）
• 基础：1张照片也可以进行训练，但照片越多生成效果越好，但相对生成时间会更长

时间准备：

• 该项为个人形象模型训练，遂需要一定时间进行生成
• 1张图片预计需要3分钟，2张预计6分钟，以此类推，请耐心等待～

3.4 选择图片处理方式

PP-FaceChain创新性新加入图片处理功能，这也是PP-FaceChain效果更好的关键，但更好的生成效果相对带来的就是生成时长的增加，请大家耐心等待。目前支持两种处理方式，可根据需求进行选择

• LoRA增强（LoRA-Enhancement）
  扩大LoRA规模，生成图片更贴近用户，至少5张以上多图训练或者艺术照生成模式建议勾选

• 数据预处理（Data-Processing）
  是否对上传的图片进行数据处理，如：美颜、过滤不适合的图片等

3.5 开始训练

在完成以上一切操作后，就开始快乐的训练吧～
再次提示，一定要等照片全部上传成功后再开始训练

• 该部分需要一定的训练时间，请耐心等待，在等待过程中不要刷新或退出页面
• 因服务器资源限制，有可能进行排队，如时间太长可重新尝试

4 生成形象写真

个人形象模型训练完成后，请移步至【形象体验】生成写真
完成形象设定并点击生成后，请耐心等待

• 基础模型：选择上文所训练模型对应的基础模型，如训练时选择模型A,则生成后也选择模型A
• 产出模型：选择上文训练时的模型命名，如训练时模型命名为“人物名称1”，则该处选择“人物名称1”
• 高级选项：有更高需求可自定义设置，若无则不需要设置沿用默认参数
• 生成图片数量：即生成X张写真照片，可自定义输入，建议优选输入6张

进阶版：高级选项解读
有更高需求可自定义设置，若无则不需要设置,沿用默认参数即可（待补充）

• Prompt
• 高度宽度
• 引导比例
• 推理步数
• 采样器
• 随机种子
• 风格权重
• 形象权重

• 姿态控制
  1. 姿势控制照片选择：支持选择示例图片，或自定义上传想要姿势的图片
  2. 姿势控制模型：如想要控制姿势则选择【pose-v1.1-with-depth】或【pose-v1.1】
     • pose-v1.1：基于Controlnet的姿势控制
     • pose-v1.1-with-depth：在pose-v1.1的基础上增加深度图，双Controlnet的姿势控制

5 生成艺术照

个人形象模型训练完成后，请移步至【艺术照】生成艺术照
完成艺术设定并点击生成后，请耐心等待

• 基础模型：选择上文所训练模型对应的基础模型，如训练时选择模型A,则生成后也选择模型B
• 产出模型：选择上文训练时的模型命名，如训练时模型命名为“人物名称1”，则该处选择“人物名称1”
• 选择模版：选择艺术照模版
• 高级选项：有更高需求可自定义设置，若无则不需要设置沿用默认参数

进阶版：高级选项解读
有更高需求可自定义设置，若无则不需要设置,沿用默认参数即可（待补充）

• Prompt
• 引导比例
• 推理步数
• 采样器
• 随机种子
• 风格权重
• 二次权重
• 融合系数
• 生成数目
• 前融合
• 后融合

6 查看生成历史

支持查询历史生成记录