Arc2Face

一张照片，生成身份一致的多表情人脸图

Arc2Face 是一个基于扩散模型的人脸生成基础模型，核心解决身份一致性问题。它利用 ArcFace 预训练的人脸识别嵌入作为条件，结合 Stable Diffusion 架构，能够生成保持特定人物身份特征的高质量人脸图像。项目在 ECCV 2024 作为 Oral 论文发表，并在 ICCVW 2025 扩展了基于 blendshape 引导的精确表情生成能力，通过表情适配器（expression-adapter）控制生成人脸的表情细节。该模型支持个性化定制，用户只需提供一张参考照片，即可生成该身份在不同姿态、表情和场景下的图像，适用于虚拟形象创建、数据增强、人脸编辑等任务。技术栈包括 Python、PyTorch 和扩散模型训练与推理，提供了完整的训练和推理代码。