随着人工智能技术的不断发展，生成式模型在图像、视频、文本等领域得到了广泛应用。在肖像生成领域，FaceChain-FACT 是一款具有里程碑意义的新技术，它实现了无需训练、只需上传一张照片即可生成具有个人特征的虚拟AI肖像。

FaceChain-FACT 采用了一种基于稳定扩散的零样本肖像生成技术。该技术首先利用基于变换器的面部特征提取器提取面部特征，然后将面部特征与文本嵌入结合，通过稳定扩散生成肖像图像。

FaceChain-FACT有以下几个亮点：

1、支持零样本的画像生成，不需要训练用户的LoRA模型，节省了时间和资源。

2、使用了数百万张精美的人脸画像来训练我们的模型，保证了生成画像的质量和多样性。

3、有100多种高级定制的模板可供选择，满足了用户的各种需求和喜好。

4、支持CPU和秒级的推理时间，提高了用户的体验和效率。

5、FaceChain-FACT可以无缝地兼容ControlNet和LoRA插件，实现即插即用的功能。

FaceChain-FACT 的技术细节如下：

图像预处理：为了获得训练数据集，FaceChain-FACT 首先对图像进行了一系列的预处理操作，包括对面部进行分割、裁剪和对齐，对手部进行检测，对面部质量进行筛选等。

面部特征提取：FaceChain-FACT 使用了一个基于变换器的面部特征提取器，它可以提取出面部的特征，并使用来自倒数第二层的密集细粒度特征作为面部条件。

肖像生成：Stable Diffusion 通过 FACT-Adapter 获取面部条件，并将其与文本嵌入相结合，生成肖像图像。通过与来自 FaceChain 的各种 LoRA 模型的融合，它可以生成不同风格的肖像。