Arc2Face

一张照片，生成身份一致的多表情人脸图

开源 🏷️完全免费 ✅ 目前可打开 图像生成 🍴 复刻 61 🐛 待处理 32 👀 关注 16
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 809
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，MIT许可证，提供在线演示页面，可免费使用。

项目预览

Arc2Face 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类图像生成
开发团队foivospar
官网地址https://arc2face.github.io
GitHubhttps://github.com/foivospar/Arc2Face
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，MIT许可证，提供在线演示页面，可免费使用。
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型blendshapes,expression-adapter,expressions,face,face-generation,id-embedding,personalization,stable-diffusion,subject-driven-generation
GitHub 星标★ 809
上线时间2024-03-14 00:00:00
代码更新2025-10-10
仓库体积32.0 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数6

项目介绍

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。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 809

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度：高级 约 60 分钟 部署方式：本地安装 4 步

环境要求

  • NVIDIA GPU 16G+
  • Python 3.10

安装与启动步骤

  1. 1建环境

    人脸到 ID 图像的生成，依赖较重。

    conda create -n arc2face python=3.10 -y && conda activate arc2face

  2. 2装依赖

    先装基础依赖，ControlNet 单独一套。

    pip install -r requirements.txt

  3. 3下权重

    仓库提供下载脚本，会拉 InsightFace 等模型。

    bash download_assets.sh

  4. 4起界面

    Gradio 界面直接上传一张人脸。

    python gradio_demo/app.py

如何确认成功

上传一张人脸后生成同身份的多张图，人脸相似度肉眼可辨。

注意事项

  • 输入人脸要正、无遮挡，侧脸会明显走形。
  • ControlNet 版需要额外装 emoca，报错多半在这。
  • 涉及真人肖像，商用前务必确认合规。

核心亮点

  • 身份保持能力强：基于 ArcFace ID 嵌入，生成人脸与参考身份高度相似
  • 表情控制精准：通过 blendshape 引导，可精确生成指定表情
  • 学术认可度高：ECCV 2024 Oral，方法经过严格验证

不足之处

  • 训练和推理资源需求较高，普通硬件难以快速部署
  • 文档和社区支持尚不完善，上手有一定门槛

适用场景

  • 虚拟主播和数字人形象生成
  • 人脸数据集增强（如用于训练识别模型）
  • 影视或游戏角色概念设计

替代项目

InstantID、IP-Adapter、PhotoMaker

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