NeTI

让AI画图时，既保留你的脸，又能随意摆姿势

NeTI 是 SIGGRAPH Asia 2023 论文的官方实现，提出了一种用于文本到图像个性化（即定制化生成）的神经时空表示方法。它解决的是 Stable Diffusion 等扩散模型在个性化生成时，难以同时捕捉主体外观细节和姿态/视角变化的问题。核心能力包括：将主体图像编码为时空特征，与文本嵌入结合，实现更精细的语义控制和姿态迁移；支持多主体组合生成，并保持背景和风格一致性。相比传统的 Textual Inversion 或 DreamBooth，NeTI 在保持身份特征的同时，能更自然地处理主体的空间变换，减少过拟合。项目提供训练和推理代码，基于 PyTorch 和 HuggingFace 生态。