小红书开源「InstantID」效果炸裂，被Yann LeCun点赞，迅速蹿上Github热榜

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Bendi新闻

10月前

机器之心发布

机器之心编辑部

只需一张照片，整个过程无需训练 LoRA 模型，多风格 AI 写真即刻呈现！

最近，有一群来自小红书的 95 后神秘团队，自称 InstantX，搞了个大动作 —— 开源「InstantID」项目。

InstantID 凭借着高质量的图像生成能力，在开源界掀起了一股热潮：不仅获得了众多技术大佬的点赞，更是在 GitHub 热榜上迅速飙升，成为焦点。

这个「出片神器」，让用户只需上传一张照片，就能轻松定制出多种风格的 AI 写真。

对，你没看错。如图左侧所示，与之前爆火的妙鸭相机至少需要上传 20 张照片不同的是，InstantID 只需一张自拍，不依赖模型训练，不需要等待，瞬间变身。

无论是古典油画的优雅，炫酷的赛博朋克，或是 3D 雕像的立体感，只要是你喜欢的风格，InstantID 都能轻松驾驭。

它不仅风格多样，还能在保持人物面部高保真的同时，无需模型训练，实现秒级出图，效率大幅提升。

InstantID 目前位列 Hugging Face Space Trending 榜首，许多小伙伴玩得不亦乐乎～

比如，把马斯克送上了火星。

让蒙娜丽莎拍「樱花写真」，微笑依旧很神秘。

甚至可以让语文课本中的杜甫从二维变三维，穿越到现代变身「帅大叔」。

图灵奖得主 Yann LeCun，化身多种动漫人物，你猜出了几个角色？

就连 Yann LeCun 本人也点赞转发，调侃自己的「钢铁侠」衣服在哪里。

在个性化图像合成领域，实现强烈风格化写真的同时保持面部高保真度，一直是个挑战。

从效果上看，InstantID 做到了。那它背后运用了哪些方法，有什么独到之处吗？

回顾过去，尽管 Textual Inversion、 DreamBooth 和 LoRAs 等技术已经取得了重大进展。但它们在实际应用中仍受限于高存储需求、耗时的微调过程以及对多张参考图像的依赖。相比之下，现有基于 ID 嵌入的方法虽然只需一次前向推理，但也面临不小挑战：要么需要对大量模型参数进行广泛的微调，要么与社区预训练模型不兼容，要么无法保持高真实性。

InstantID 的出现，打破了这些局限。小红书 InstantX 团队公开了论文《 InstantID: Zero-shot Identity-Preserving Generation in Seconds 》和推理代码，他们表示：InstantID 巧妙地避免了对文生图模型 UNet 部分的训练，仅通过训练一个轻量级的可插拔模块，实现了在推理过程中无需 test-time tuning，同时保持了文本控制的灵活性，确保了面部特征的高保真度。

如图所示，InstantID 的工作原理可分为三个关键部分：

ID Embedding：团队利用预训练的面部识别模型代替 CLIP 来提取语义人脸特征，并使用可训练的投影层，将这些特征映射到文本特征空间，形成 Face Embedding，具有丰富的语义信息，包括如面部特征、表情、年龄等，为后续的图像生成提供了坚实的基础。
Image Adapter：引入一个轻量级的适配模块，将提取的身份信息与文本提示结合起来。这个模块通过解耦的交叉注意力机制，使得图像和文本能够独立地影响生成过程，从而在保持身份信息的同时，允许用户对图像风格进行精细控制，实现「双赢」。
IdentityNet：小红书提出了一个名为 IdentityNet 的网络，是 InstantID 的核心部分。它通过强语义条件（如面部特征的详细描述）和弱空间条件（如面部关键点的位置）来编码参考面部图像的复杂特征。在 IdentityNet 中，生成过程完全由 Face Embedding 引导，无需任何文本信息。仅更新新添加的模块，而预先训练的文本到图像模型保持冻结以确保灵活性。

在实际的图像生成过程中，InstantID 首先会接收到用户的文本提示和面部图像。然后通过 ID Embedding 提取关键信息，接着 Image Adapter 将这些信息与文本提示融合。IdentityNet 会根据这些融合后的信息生成图像。

整个过程是自动化的，用户不需要进行任何额外的微调或训练，只需等待二十几秒，就能得到一个既符合文本描述又保留个人身份特征的定制图像。