保持身份一致且可编辑

为了解决人脸身份保存和可编辑性方面的问题，研究人员提供了一个独特的免优化框架（名为DreamIdentity）。通过创建一个独特的多词多尺度身份编码器(M2ID编码器)，以实现准确的身份表示，并使用自增强的可编辑性学习方法将编辑任务移到训练阶段。他们的方法既保持了身份的一致性，又实现了文本引导的灵活修改，有效实现了身份再语境化。