工具簡介

　　1. 使用至少1張肖像照片，創建自己的數字孿生(虛擬模型)。

　　2. 可以使用 Python 腳本或 Gradio 界面訓練模型并生成照片。

　　3. FaceChain 由 ModelScope 提供支持，依賴于多個模型進行訓練和推理。

　　FaceChain 是一個用于生成數字孿生的深度學習工具鏈，它可以通過訓練模型和生成個人照片來幫助用戶創建自己的數字孿生。

　　用戶只需提供至少1張肖像照片，就可以使用 FaceChain 的 Python 腳本或 Gradio 界面進行訓練和生成照片。

　　FaceChain 依賴于多個模型進行訓練和推理，包括人臉檢測模型、圖像旋轉模型、人體解析模型、皮膚修飾模型、人臉屬性識別模型、深度卡通模型、人臉質量評估模型、人臉融合模型和人臉識別模型。

　　在訓練階段，FaceChain 使用這些模型對用戶上傳的照片進行處理和優化，并生成高質量的訓練圖像。接著使用人臉屬性模型和文本標注模型生成詳細的標簽數據。最后，使用這些圖像和標簽數據對 Stable Diffusion 模型進行微調，得到人臉 LoRA 模型。

　　其中，在推理階段，FaceChain 將人臉 LoRA 模型和風格 LoRA 模型的權重融合到 Stable Diffusion 模型中，使用文本生成圖像的功能生成個人肖像照片。通過人臉融合模型對生成的照片進行進一步的細化，并使用人臉質量評估和人臉識別模型對生成的照片進行評估和排序，最終輸出最符合要求的個人肖像照片。

　　目前，FaceChain 提供了多種安裝方法，包括 ModelScope 筆記本、Docker、conda 虛擬環境和 Colab Notebook。使用 FaceChain，用戶可以輕松創建自己的數字孿生，并生成個人照片。