FlexIP：用于定制图像生成的动态保存与个性化控制

随着二维生成模型的快速发展，保持主体身份的同时实现多样化的编辑已成为一个重要的研究焦点。现有的方法通常在身份保持和个人化操作之间存在固有的权衡。我们提出了一种名为FlexIP的新框架，通过两个专门的组件解耦这些目标：一个用于风格操作的个性化适配器和一个用于身份保持的保护适配器。通过将这两种控制机制显式地注入生成模型，我们的框架能够在推理过程中通过动态调整权重适配器实现灵活的参数化控制。实验结果表明，我们的方法突破了传统方法的性能限制，在实现更优的身份保持的同时，支持更多样化的个性化生成能力（项目页面：https://flexip-tech.github.io/flexip/）。