ID-Patch

让群体照片生成时，每个人的脸都能对号入座

ID-Patch 是 CVPR 2025 论文的官方实现，专注于群体照片的个性化生成。它解决的是在多人合影中，如何准确地将每个生成的人物与真实身份对应起来的问题。传统方法在处理多人时容易混淆身份，而 ID-Patch 通过将身份特征与图像中的 2D 位置绑定，利用视觉补丁和嵌入实现快速、鲁棒的身份关联。核心能力包括：支持基于 SDXL 的扩散模型微调、处理任意数量人物的群体照片、保持身份一致性并支持文本引导的编辑。该工具面向研究社区，提供训练和推理代码，便于复现和二次开发。

开源 unknown 图像生成

访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗

GitHub 星标 ★ 77

维护状态低维护

是否开源是

定价模式 unknown

项目数据

分类图像生成

开发团队bytedance

所属国家

官网地址https://byteaigc.github.io/ID-Patch

GitHubhttps://github.com/bytedance/ID-Patch

定价模式unknown

价格说明项目为CVPR 2025论文官方实现，提供在线项目页面，但未明确说明定价或试用信息。

访问状态

是否开源是

开源协议Apache-2.0

主要语言Python

技术栈/模型custom-image,cvpr2025,diffusion-models,group-photos,image-generation,personalization,research,sdxl

GitHub 星标★ 77

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2024-12-10 00:00:00

最近更新2026-07-28 00:00:00

维护状态低维护

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-09

浏览次数3

使用教程

核心亮点

提出基于视觉补丁和嵌入的身份-位置绑定方法，有效避免多人身份混淆
官方 CVPR 2025 实现，代码规范，易于复现论文结果
基于 SDXL，兼容主流扩散模型生态，便于集成到现有工作流

不足之处

项目处于早期阶段，文档和社区支持有待完善
依赖特定数据集，通用性可能受限

适用场景

研究群体照片个性化生成算法
开发多人合影的定制化图像编辑工具
用于扩散模型的身份保持功能扩展

替代项目

IP-Adapter、PhotoMaker、InstantID

项目介绍

ID-Patch 是图像领域的开源项目，由 bytedance 开发，2024 年首次发布。

它收录于图像分类，该分类目前共有 837 个项目，GitHub 星标数为 77。

项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-07-28。项目为CVPR 2025论文官方实现，提供在线项目页面，但未明确说明定价或试用信息。从国内网络环境看，可直接访问。

它主要面向的使用场景是：研究群体照片个性化生成算法。同类可对比的替代方案包括 IP-Adapter、PhotoMaker、InstantID。

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