单样本个性化生成模型

对象背景双概念学习

通过将参考图像解耦为对象与背景两个概念并分别学习，该方法在单张图像条件下实现了更高的保真度与可编辑性，避免了传统方案需多图训练或微调整模型的问题。

陈海波 · Zuo, Zhiwen · 赵磊 · 李隽 · 杨俭

IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology 2025

技术优势

一张图就够

把参考图拆成对象和背景两个概念分别学习，单张参考就能个性化，省去收集多图的麻烦。

不靠微调整模型

只优化两个标识符对应的 token 嵌入，不用重训整个模型，训练负担轻。

改场景不丢身份

标识符正则化让模型在更换场景和风格时仍能保持对象身份。

应用场景

• 个性化图像生成：只需一张参考图，即可生成新场景下同一对象的图像。
• 少样本概念学习：从单张示例中同时学习对象与背景两个概念。
• 文本引导图像编辑：保持对象身份的同时，通过文本改变场景和风格。
• 视觉内容定制：对对象和背景分别定制，实现更精确的视觉内容创作。