InstantCharacter项目简介
InstantCharacter 是腾讯混元开源的定制化图像生成插件。基于扩散 Transformer（DiT）框架，引入可扩展的适配器（包含多个 Transformer encoder）和千万级样本的大规模角色数据集，实现高保真、文本可控且角色一致的图像生成。InstantCharacter支持用户提供一张角色图片和简单的文字描述，让角色用任意姿势出现在不同场景中。InstantCharacter 在连环画、影片创作等领域具有广泛应用前景，为角色驱动的图像生成设定新的基准。
InstantCharacter优势介绍
角色一致性保持：在不同场景和姿势下保持角色的外观、风格和身份一致性。
高保真图像生成：生成高质量、高分辨率的图像，细节丰富且逼真。
灵活的文本编辑性：用户基于简单的文字描述控制角色的动作、场景和风格。
开放域角色定制：支持多种角色外观、姿势和风格。
快速生成：无需针对每个角色进行复杂的微调，快速生成符合要求的图像。
InstantCharacter详细报告
扩散 Transformer（DiT）架构：基于现代扩散 Transformer 作为基础模型，相比传统的 U-Net 架构，DiT 具有更好的生成能力和灵活性。DiT 基于 Transformer 的结构，更好地处理复杂的图像特征和长距离依赖关系。
可扩展适配器（Scalable Adapter）：引入基于 Transformer 的可扩展适配器模块，用在解析角色特征与 DiT 的潜在空间进行交互。适配器由多个堆叠的 Transformer encoder 组成，逐步细化角色特征，确保与基础模型的无缝对接。用 SigLIP 和 DINOv2 等预训练视觉编码器提取角色的详细特征，避免特征丢失。
大规模角色数据集：构建包含千万级样本的大规模角色数据集，数据集分为配对（多视角角色）和未配对（文本图像组合）子集。配对数据用在优化角色一致性，未配对数据用在优化文本可控性。
三阶段训练策略：
第一阶段：用未配对的低分辨率数据进行预训练，保持角色一致性。
第二阶段：用配对的低分辨率数据进行训练，增强文本可控性。
第三阶段：用高分辨率数据进行联合训练，提升图像保真度。
InstantCharacter的项目地址
项目官网：https://instantcharacter.github.io/
GitHub仓库：https://github.com/Tencent/InstantCharacter
arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2504.12395
在线体验Demo：https://huggingface.co/spaces/InstantX/InstantCharacter
InstantCharacter主要应用
连环画与漫画创作：快速生成角色在不同场景中的动作和表情，保持角色一致性，减少手工绘制工作量。
影视与动画制作：生成角色概念图和动画场景，快速迭代角色设计，适应不同情节需求。
游戏设计：生成游戏角色的多种姿势和场景，支持多种风格，快速生成符合游戏风格的图像。
广告与营销：根据广告文案快速生成符合主题的角色图像，提升广告吸引力和创意性。
社交媒体与内容创作：用户基于文字描述生成个性化角色图像，增加内容趣味性和互动性。