ID-Aligner使用教程
ID-Aligner是专注于身份保留文本到图像生成的反馈学习框架官方站点，核心定位是为AI图像生成领域开发者、研究人员提供可落地的身份特征保持优化方案。核心功能包括面向LoRA与Adapter模型的身份保留增强、基于面部检测识别模型的自动反馈迭代、结合人工标注数据的审美属性调整，可帮助用户在生成特定人物肖像类图像时，既保留目标人物的核心身份特征，又能提升生成结果的视觉协调性。该站点面向计算机视觉领域研究者、AIGC应用开发者、AI绘画定制化服务从业者开放，可应用于人物肖像定制生成、虚拟数字人形象制作、老照片修复复原、影视角色概念图创作等多个场景，降低身份特征偏移带来的生成返工成本。
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访问ID-Aligner官方站点，在文档板块查阅框架适配的模型版本与运行环境要求，确认自身使用的LoRA或Adapter模型符合接入条件，提前配置好对应的Python运行环境与依赖库。
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在下载板块获取最新版本的ID-Aligner框架代码包，按照文档中的安装指引完成本地部署，运行测试脚本验证框架基础功能正常运行，无依赖缺失或运行报错问题。
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将需要优化的目标身份基准图像导入框架的身份特征提取模块，生成对应的身份特征基准文件，同时上传已训练完成的LoRA或Adapter模型文件到指定目录，完成基础资源准备。
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根据自身需求选择优化维度，可单独开启身份保留优化，或同时开启审美属性调整，设置训练迭代次数、反馈权重等参数，启动反馈学习训练流程，等待训练完成。
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训练结束后使用站点提供的评测工具生成验证报告，对比优化前后的身份相似度与审美评分，确认效果达标后导出优化后的模型，即可接入原有图像生成流程使用。
看完教程，直接上手试试
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