PersonaMagic

PersonaMagic 是一种基于文本条件策略的人脸生成技术，通过阶段调节和动态嵌入学习实现高保真的人脸定制。该技术利用简单多层感知机（MLP）网络，结合双平衡机制（Tandem Equilibrium），在文本编码器中优化自注意力响应，从而在保持身份特征的同时提升图像生成的准确性与一致性。其核心原理包括将扩散模型的逆过程划分为动态与静态阶段，分别处理面部区域和整体语义信息。此外，PersonaMagic 仅需单张图像即可完成训练，降低了数据准备成本，并支持作为插件与其他模型结合使用，提升生成效果。实验表明，该方法在文本相似度和身份保持方面优于现有技术，具有广泛的应用前景。