FaceChain也支持在python环境中直接运行脚本进行训练和推理。为了避免人物肖像的版权问题，文章中使用的图片不是由FaceChain实际生成的图片，特此说明。 在克隆facechain源文件（克隆方法可以看这里Facechain系列: 独立安装）后的文件夹中新建一个imgs目录，将训练使用的人物照片保存在该目录下，然后执行直接运行如下命令来进行训练： accelerate launch

github开源地址：https://github.com/modelscope/facechain/tree/main/facechain_adapter  魔搭创空间应用体验：魔搭社区 一、效果演示         FaceChain FACT的代码和模型目前已经在github和modelscope创空间上同步开源。FaceChain FACT具有简单的交互式界面设计，只需一张人物形

一、简介 facechain人物写真应用自8月11日开源了第一版证件照生成后。目前在github（GitHub - modelscope/facechain: FaceChain is a deep-learning toolchain for generating your Digital-Twin.）上已有6K+的star，它旨在打造以人物为中心的AIGC工具箱，目前其人物写真功能在线体验形

本文提出了一个领域适应框架Soft-contrastive All-in-one Network（SAN），旨在高效、准确、原生地控制领域间新类别的发现和适应。具体来说，SAN采用了一种新颖的基于数据增强的软对比学习（SCL）损失来微调深度神经网络，并引入了全能（All-in-One, AIO）分类器，这种策略不仅有效地解决了数据增强中的视图噪声问题，还显著提高了新类别发现的能力，

首选，为了防止后期docker满，Docker容器 - 启动报错：No space left on device，更换一下docker存储位置 1、停止Docker服务 首先停止Docker守护进程，可以使用以下命令： sudo systemctl stop docker 备份现有的Docker数据：在进行目录更改之前，建议你备份当前Docker的数据，以防止意外数据丢失。 2、创建新的存储

一、上周数据概览： 一周时间获取超过3K star，连续在github trending榜单蝉联top！开发者们纷纷标记star（GitHub - modelscope/facechain: FaceChain is a deep-learning toolchain for generating your Digital-Twin.），目前正在演变成热点开源项目，star增长图一览：

功能上近似“秒鸭相机”？ 官方代码：https://github.com/modelscope/facechain 论文：《FaceChain: A Playground for Identity-Preserving Portrait Generation》 我的注释代码：https://github.com/wwdok/facechain/tree/annotation 魔搭体验：h

接着上一篇【人脸写真FaceChain的简单部署记录（一）】来试玩一下。 1 无限风格写真 参考：让你拥有专属且万能的AI摄影师+AI修图师——FaceChain迎来最大版本更新 1.1 人物形象训练 这里的步骤比较简单，就是选择照片，然后上传 点击训练 但是呢，如果有遇到报错，前段就直接罢工，比较难定位， 所以一旦有报错，只能回去看log… 这步骤，注意的是： lora名字不可以

数字时代的自我呈现：探索个人形象打造的创新工具——FaceChain深度学习模型工具 1.介绍 FaceChain是一个可以用来打造个人数字形象的深度学习模型工具。用户仅需要提供最低一张照片即可获得独属于自己的个人形象数字替身。FaceChain支持在gradio的界面中使用模型训练和推理能力，也支持资深开发者使用python脚本进行训练推理；同时，欢迎开发者对本Repo进行继续开发和贡献。