广东
字节推出Lynx，这是一个高保真个性化视频生成框架，能够从单张参考图像中保持主体身份。它基于开源的Diffusion Transformer (DiT)，并引入了两个轻量级适配器：ID-adapter利用 ArcFace 提取的身份特征生成身份标记，Ref-adapter通过冻结参考通道引入 VAE 的稠密特征，以跨层注入细粒度信息。这一设计在保证身份保真度的同时，还能维持动作自然性、时间一致性和视觉真实感。（链接在文章底部）
在包含40 个主体和20 条无偏提示词的基准数据集（共800 个测试用例）上，Lynx 展现了优异的人脸相似度、出色的视频质量和具备竞争力的提示词遵循能力。作为一个可扩展的适配器框架，Lynx 在身份保真度、可控性与真实感之间实现了平衡，并为未来向多模态和多主体个性化视频生成的拓展奠定了基础。
01 技术原理
Lynx采用了Wan2.1作为基础模型，它是最新开源的视频基础模型之一。Wan 构建于DiT 架构之上，并结合了Flow Matching框架。每个 DiT 模块首先对视觉 token 进行时空自注意力，以实现空间细节与时间动态的联合建模，随后通过交叉注意力融入文本条件。
与其对完整模型进行重构和微调，Lynx提出了两个适配器模块，即ID-adapter和Ref-adapter，用于注入身份特征，从而在基础模型之上实现个性化视频生成。
Lynx数据来自公开和内部采集，包含单图、单视频及同一人的多场景图像和视频。为避免表情和光照过拟合，采用X-Nemo进行表情编辑、LBM进行重光照与背景替换，并用人脸识别过滤低相似度数据，确保身份一致性与高质量训练样本。
与基线方法的定性对比显示，其他方法常存在诸如动作不自然（第 1 行示例 2）、背景（第 4 行示例 2）或光照（第 5 行示例 2）复制粘贴效应，或身份相似度低（第 1 行示例 1，第 3 行示例 2）等问题。相比之下，Lynx始终能够高保真地保持人脸身份，同时生成自然的动作、协调的光照，并能灵活适应场景。
Lynx能够从单张输入图像生成高质量视频，同时精确保留人物的身份特征。在生成的视频序列中，方法可持续保持人脸特征、表情和身份一致性。
单一身份的多样化生成，在仅有一张身份图像的情况下，Lynx能生成多样化的场景和表情，同时保持核心身份特征。
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