FaceChain：提供一张肖像图就能生成虚拟模型

工具简介

1. 使用至少1张肖像照片，创建自己的数字孪生（虚拟模型）。

2. 可以使用 Python 脚本或 Gradio 界面训练模型并生成照片。

3. FaceChain 由 ModelScope 提供支持，依赖于多个模型进行训练和推理。

FaceChain 是一个用于生成数字孪生的深度学习工具链，它可以通过训练模型和生成个人照片来帮助用户创建自己的数字孪生。

用户只需提供至少1张肖像照片，就可以使用 FaceChain 的 Python 脚本或 Gradio 界面进行训练和生成照片。

FaceChain 依赖于多个模型进行训练和推理，包括人脸检测模型、图像旋转模型、人体解析模型、皮肤修饰模型、人脸属性识别模型、深度卡通模型、人脸质量评估模型、人脸融合模型和人脸识别模型。

在训练阶段，FaceChain 使用这些模型对用户上传的照片进行处理和优化，并生成高质量的训练图像。接着使用人脸属性模型和文本标注模型生成详细的标签数据。最后，使用这些图像和标签数据对 Stable Diffusion 模型进行微调，得到人脸 LoRA 模型。

其中，在推理阶段，FaceChain 将人脸 LoRA 模型和风格 LoRA 模型的权重融合到 Stable Diffusion 模型中，使用文本生成图像的功能生成个人肖像照片。通过人脸融合模型对生成的照片进行进一步的细化，并使用人脸质量评估和人脸识别模型对生成的照片进行评估和排序，最终输出最符合要求的个人肖像照片。

目前，FaceChain 提供了多种安装方法，包括 ModelScope 笔记本、Docker、conda 虚拟环境和 Colab Notebook。使用 FaceChain，用户可以轻松创建自己的数字孪生，并生成个人照片。

项目网址:FaceChainhttps://github.com/modelscope/facechain