CV君 2025-11-06 17:35 江苏
全新训练范式，实现高保真、多样可控的ID生成。
最近，AI图像生成领域最头疼的问题之一，莫过于如何让生成的虚拟人物不仅长得像，还能在不同场景、姿势和表情下保持身份的一致性。很多模型生成的“写真”，仔细一看，总感觉像是把同一张脸生硬地“复制粘贴”到不同的身体上，缺乏真实感和自然感。
今天，CV君要和大家分享一项来自复旦大学和StepFun团队的最新研究成果——WithAnyone。这项工作直面“复制粘贴”这一痛点，提出了一套全新的解决方案，让AI在生成多人图像时，既能保证每个人的身份特征，又能实现丰富的变化和灵活的控制。
“WithAnyone”寓意着能够将任何人的身份（Anyone）自然、可控地融入任何新情境（With）的生成模型。
相信大家在玩各种AI绘画应用时都遇到过类似问题：想让AI画一个特定人物的不同生活照，结果发现AI只是机械地重复同一张面孔，无论换什么背景、摆什么姿势，脸部的光影、角度甚至微表情都一成不变。这种现象，研究者们称之为“复制粘贴”（Copy-Paste）伪影。
上图展示了现有方法在面对“一位金发女士，化着淡妆”这样的简单提示时，生成的图像（InstantID, PULID）与参考图（Input）过于相似，几乎是“复制粘贴”，而WithAnyone则能根据提示生成更自然、更多样化的结果。
导致这个问题的主要原因是，现有方法大多在训练时缺少高质量的“成对数据”——即同一个ID在不同情境下（不同姿势、表情、光照）的多张照片。因此，模型只能采用一种基于“重建”的训练方式，也就是让模型学习如何完美复现输入的参考图。这种训练方式虽然能提高“脸部相似度”，但本质上是让模型走了捷径，学会了“复制”，而不是真正理解和保留一个人的“身份ID”。
为了打破这种局面，WithAnyone团队从数据和算法两个层面进行了创新。
MultiID-2M：为ID一致性量身打造的大规模数据集正所谓“工欲善其事，必先利其器”。要教会AI“神似”而非“形似”，首先需要一个强大的数据集。为此，团队构建了一个名为 MultiID-2M 的大规模成对数据集。
如上图所示，MultiID-2M的构建过程非常精细，分为四步：
收集和聚类单人ID数据：从网络收集大量单人图像，并基于人脸识别特征进行聚类，为每个ID建立一个丰富的参考图像库。收集多人ID数据：通过特定关键词（如人名、场景）进行靶向搜索，收集包含多个ID的合影。ID图像配对：将单人数据和多人数据中的人脸进行匹配，形成“（单人参考图，合影目标图）”这样的成对数据。后处理：进行质量控制、美学评分和风格化处理，最终形成高质量的训练数据。这个数据集包含了约200万张图像，其中有50万张是带有精确ID标注的成对多人图像，为模型学习“在变化中保持不变”提供了前所未有的丰富数据。
WithAnyone模型：对比学习与四阶段训练范式有了高质量的数据，接下来就是算法的设计。WithAnyone模型的核心思想是，在训练中明确地告诉模型，哪些是“同一个人”，哪些是“不同的人”，从而引导模型学习到更鲁棒的身份表示。
核心架构与损失函数WithAnyone的架构设计颇具巧思。对于每张参考人脸，模型会同时使用两种编码器：
人脸识别网络（Face-Recognition Network）: 提取具有身份区分性的高层语义信号（即“这人是谁”）。通用图像编码器（General Image Encoder）: 捕捉补充性的中层特征（如发型、配饰等）。在训练目标上，除了常规的扩散损失，WithAnyone引入了两个关键的ID损失函数：
GT对齐的ID损失（GT-aligned ID loss）: 直接将生成图像的人脸与“真实目标图像”（Ground-Truth）的人脸进行比对，而不是与可能存在姿态、表情差异的“参考图像”比对。这避免了模型为了迁就参考图而产生“复制粘贴”。对比身份损失（ID Contrastive Loss）: 这是整个方法最核心的创新之一。它利用了MultiID-2M的成对数据，在训练时构建正负样本。简单来说，就是将“同一ID的不同照片”作为正样本，拉近它们的特征距离；将“不同ID的照片”作为负样本，推远它们的特征距离。通过这种方式，模型被“逼着”去学习那些真正能定义一个人身份的、跨越姿态和表情变化的核心特征。四阶段训练流程为了让模型稳定地学习，研究者设计了一个循序渐进的四阶段训练流程：
固定提示的重建预训练：初期使用固定的、简单的文本提示（如“两个人”）进行训练，让模型先专注于学习基本的ID注入能力。带图文标题的重建预训练：引入更丰富的图文标题，使模型将ID学习与文本控制对齐。成对数据微调（Paired Tuning）：这是关键一步。将50%的训练数据换成MultiID-2M中的成对数据，迫使模型放弃“复制粘贴”的捷径，学习生成具有多样性的、身份一致的图像。质量微调：最后在一个高质量的子集上进行微调，提升最终生成图像的质感和美学表现。实验效果：显著优于现有方法理论是算法的美好预期，实践才是算法的成功标准。WithAnyone的效果到底如何？
定量分析研究团队建立了一个新的评测基准MultiID-Bench，专门用来衡量ID一致性生成中的两个关键指标：身份相似度（Sim(GT)） 和 复制粘贴程度（Copy-Paste）。
从上表的单人生成结果可以看出，WithAnyone在保持高身份相似度（Sim(GT) 0.460）的同时，获得了极低的复制粘贴分数（CP 0.144），远优于InstantID、PuLID等主流方法。
这张权衡图（Trade-off）非常直观地展示了WithAnyone的优势。其他模型几乎都落在一个“高相似度必然导致高复制粘贴”的曲线上，而WithAnyone成功地打破了这一权衡，做到了“鱼与熊掌兼得”，实现了右上角（高相似度、低复制粘贴）的理想效果。
在多人生成任务上，WithAnyone同样表现出色。
光看数字可能不够直观，让我们直接看图（这里被公众号处理过，最好是打开论文看原高清大图）。
无论是单人还是多人场景，WithAnyone（最右列）生成的图像都展现了极高的灵活性和控制力。当提示词要求人物有特定表情或动作时，其他模型往往无法摆脱参考图的束缚，而WithAnyone则能忠实地执行指令，生成表情自然、姿态多样的图像，同时精准地保持了每个人的身份特征。
为了验证模型的真实表现，团队还进行了一项用户研究。结果显示，在身份相似度、复制粘贴抑制、提示词遵循度和美学质量等所有维度上，WithAnyone都获得了用户的最高评价。
这篇工作放在arXiv上和开源不到三周，获得了github star 450+，Huggingface数据集tredning次页，也收到了推特上很多大V的转发（AK Huggingface paper daily）。
最近ComfyUI社区也有人注意到这项工作，制作了相关插件ComfyUI-WithAnyone，极大降低了社区爱好者的使用难度，可谓技术快速落地了。
CV君认为，WithAnyone的成功，关键在于它抓住了问题的核心：要解决ID一致性，不能只在算法上“卷”，更要从数据源头入手。通过构建MultiID-2M这样一个高质量的成对数据集，并设计出与之匹配的对比身份损失，WithAnyone为ID一致性生成任务提供了一个非常扎实且有效的范式。
这项研究不仅为我们带来了一个强大的新模型，更重要的是，它为社区提供了一个宝贵的数据集和一个全新的评测基准，无疑将推动整个领域向着更可控、更真实、更实用的方向发展。作者已经开源了代码，感兴趣的朋友可以去项目主页一探究竟。
大家对这个方法怎么看？欢迎在评论区留下你的看法！
