Stand-In：微信CV团队开源的轻量即插即用视频生成身份控制框架
一、Stand-In是什么？
Stand-In是由微信CV团队（WeChatCV）开发并开源的身份保留视频生成框架，定位为“轻量、即插即用、高扩展”，核心目标是解决视频生成过程中“身份一致性”与“生成质量”难以兼顾的痛点。
传统视频生成模型在进行主体驱动（如特定人物、卡通角色）生成时，要么需要全参数微调（计算成本高、耗时久），要么容易出现身份失真（如人脸变形、特征丢失）。而Stand-In通过创新的轻量化设计，仅在基础视频生成模型（如Wan2.1-14B-T2V）上新增1%的可训练参数，就能实现“身份精准保留+视频自然流畅”的双重效果，在人脸相似度（Face Similarity）和生成自然度（Naturalness）两项关键指标上达到当前最优（state-of-the-art）水平。
此外，Stand-In并非局限于单一任务的工具，而是一个灵活的技术框架：它可无缝嵌入现有文本到视频（T2V）工作流，同时兼容风格化（LoRA）、姿态控制（VACE）、人脸互换等多种下游任务，支持人类与非人类主体（如卡通角色、动物）的身份保留生成，具备极强的场景适应性。
二、功能特色
Stand-In的核心竞争力体现在“轻量高效、保真度高、灵活扩展”三大维度，具体功能可分为核心特性与场景化功能两类，兼具技术优势与实用价值：
（一）核心特性（Key Features）
极致高效的训练成本：仅需训练基础模型1%的额外参数，无需全量微调，大幅降低硬件门槛与训练耗时。例如，基于Wan2.1-14B-T2V基础模型，Stand-In v1.0仅新增153M参数，普通GPU即可完成适配训练。
超高身份保真度：在生成视频时，精准保留参考图像/视频中主体的核心特征（如人脸轮廓、五官细节、非人类主体的造型特征），同时保证视频画面的自然流畅，不会因身份约束导致动作僵硬或场景失真。
真正即插即用：无需重构现有文本到视频（T2V）模型的代码框架，可直接集成到主流T2V工作流中，开发者无需大量适配工作，快速启用身份控制功能。
极强扩展性：兼容社区主流技术生态，支持LoRA（风格化模型）、VACE（姿态控制工具）等第三方组件，可灵活扩展到风格化视频生成、姿态引导生成、人脸互换等多种下游任务，而非局限于单一功能。
（二）场景化功能展示
根据项目官方 Showcase，Stand-In已实现以下核心场景的身份保留视频生成，覆盖人类、非人类主体及多种创意需求：
| 功能类别 | 核心描述 | 应用示例 |
|---|---|---|
| 身份保留文本到视频（T2V） | 输入参考图像+文本提示，生成保留主体身份的视频，支持镜头变化（中景转特写）、动作描述 | 参考图像为某女性，提示词“在墙面如水波般涟漪的走廊中，伸手触摸流动的墙面，镜头从中景推至特写”，生成视频保留该女性五官与神态，同时还原场景与动作 |
| 非人类主体保留生成 | 支持卡通角色、动物等非人类主体，精准保留其造型特征，结合文本生成动态视频 | 参考图像为Q版侦探男孩，提示词“踩着滑板疾驰，手持侦探小说，背景为城市街道、树木与广告牌” |
| 身份保留风格化生成 | 集成LoRA风格模型，在保留主体身份的同时，赋予视频特定艺术风格 | 结合吉卜力（Ghibli）LoRA，生成具有Studio Ghibli动画风格、且保留参考主体特征的视频 |
| 视频人脸互换（实验版） | 替换参考视频中的人脸为目标身份，保持背景、动作、场景一致性 | 参考视频为科技类演讲画面，目标身份为某女性，生成视频保留演讲动作与背景，仅替换人脸且自然融合 |
| 姿态引导视频生成（兼容VACE） | 基于参考姿态视频/图像，生成符合指定姿态、且保留主体身份的视频 | 参考姿态为“抬手动作”，输入目标主体图像，生成该主体做出抬手动作的视频，姿态精准且身份不变 |
这些功能的核心共性的是：无论场景、风格、动作如何变化，始终牢牢锁定主体的核心身份特征，解决了传统视频生成中“换场景/动作就换脸”“加风格就失身份”的痛点。
三、技术细节
Stand-In的技术优势源于其“轻量化适配+模块化设计”，以下从核心技术亮点、模型架构、依赖生态三方面拆解，兼顾专业性与通俗性：
（一）核心技术亮点
1%参数训练的奥秘：增量适配架构
Stand-In并未对基础T2V模型（如Wan2.1-14B-T2V）进行全量微调，而是采用“增量参数训练”方案：仅在基础模型的关键特征层插入少量适配模块（总参数153M，约为基础模型的1%），通过聚焦“身份特征提取与对齐”任务，实现用极小的参数成本达到高精度身份保留。这种设计既降低了训练时的显存占用（普通GPU即可支持），又避免了全量微调导致的“过拟合”或“生成质量下降”问题。身份与自然度平衡：双目标优化策略
传统身份控制模型容易陷入“为了保身份而牺牲自然度”的困境（如生成视频动作僵硬、画面卡顿）。Stand-In通过双目标损失函数优化：一方面采用人脸特征相似度损失（基于antelopev2人脸 recognition 模型提取特征，确保身份一致）；另一方面沿用基础T2V模型的自然度损失（保证画面流畅、场景合理），两者权重动态平衡，最终实现“身份准、画面美”的双重效果。即插即用的实现：模块化接口设计
Stand-In的核心模块与基础T2V模型采用松耦合设计，通过标准化接口对接，无需修改基础模型的核心代码。例如，对于Wan2.1-14B-T2V，仅需加载Stand-In的增量参数权重，即可启用身份控制功能；若要集成LoRA或VACE，也只需通过指定路径加载对应模块，无需重构整个推理流程。
（二）模型架构与参数规格
基础模型依赖：核心适配Wan2.1-14B-T2V（文本到视频基础模型），后续将支持Wan2.2-T2V-A14B（已列入Todo List）；
Stand-In核心参数：v1.0版本总参数153M，支持与基础模型无缝拼接；
依赖辅助模型：
antelopev2：人脸特征提取模型，用于计算生成视频与参考图像的人脸相似度，指导训练优化；
VACE：姿态控制模型（可选），提供姿态特征编码，支持姿态引导生成；
LoRA模型（可选）：社区风格化模型，通过接口集成，无需修改Stand-In核心代码。
（三）技术依赖与优化
训练/推理框架：基于DiffSynth-Studio开发，继承其高效的扩散模型训练流水线，支持分布式训练与快速推理；
推理优化：支持Flash Attention（需GPU与CUDA版本兼容），启用后可大幅提升推理速度，减少显存占用；
数据预处理：内置图像/视频预处理流水线，自动处理不同分辨率、不同格式的输入（无需用户手动调整图像尺寸、格式），降低使用门槛。
（四）开源生态依赖
Stand-In基于多个优秀开源项目构建，体现了开源协作精神：
基础视频生成：Wan2.1（提供核心T2V生成能力）；
训练/推理框架：DiffSynth-Studio（提供扩散模型训练与推理的基础架构）；
人脸识别：antelopev2（提供高精度人脸特征提取）；
姿态控制：VACE（提供姿态引导能力，需单独下载权重）。
四、应用场景
基于“身份保留+灵活扩展”的核心能力，Stand-In可广泛应用于内容创作、影视制作、社交媒体、虚拟人等多个领域，以下是具体落地场景与使用示例：
（一）内容创作领域
短视频/自媒体：快速生成“固定IP形象+不同场景”的系列视频。例如，博主可上传自己的形象作为参考，通过不同文本提示词，生成“在海边度假”“在书房看书”“在街头探店”等多个场景的视频，无需反复拍摄，且始终保持自己的形象一致；
动画/插画师：为原创角色生成动态视频。例如，插画师设计了一个卡通角色，通过Stand-In+LoRA，可快速生成该角色在不同场景（森林、城市、太空）、不同风格（水墨、二次元、3D渲染）的动态短片，用于作品集展示或短视频平台发布。
（二）影视与广告制作
低成本替身合成：在影视拍摄中，若演员无法完成特定动作（如危险动作、复杂姿态），可先用替身拍摄姿态视频，再通过Stand-In替换为目标演员的脸，保持画面连贯，降低拍摄成本与风险；
广告个性化定制：品牌可基于同一产品广告片，通过Stand-In替换为不同地区、不同风格的代言人形象，无需重新拍摄，快速适配多区域市场需求。
（三）社交媒体与个性化娱乐
人脸互换趣味视频：用户可上传自己的照片，替换热门视频（如电影片段、综艺名场面）中的主角人脸，生成个性化趣味内容，用于社交分享；
虚拟形象动态生成：游戏玩家可上传自己的虚拟角色形象，通过文本提示生成该角色的战斗、休闲等动态视频，用于游戏社区分享或直播背景。
（四）虚拟人与数字人领域
虚拟人动作生成：为虚拟人设定固定形象后，通过文本或姿态提示，生成该虚拟人进行演讲、跳舞、互动的视频，无需手动制作关键帧动画；
数字人身份复用：企业数字人（如客服、主播）可通过Stand-In快速生成不同场景的视频内容（如产品介绍、节日祝福），保持数字人形象一致，提升品牌辨识度。
（五）科研与开发者生态
视频生成技术研究：为研究“身份控制”“轻量化适配”“多模态对齐”等方向的科研人员提供开源框架与数据集（后续将开源训练数据与代码）；
工具链集成：开发者可将Stand-In集成到自己的视频生成工具中（如ComfyUI、Stable Diffusion WebUI），快速添加身份保留功能，丰富工具生态。
四、使用方法
Stand-In提供了清晰的部署与使用流程，支持Windows、Linux等系统，核心分为“环境搭建→模型下载→功能调用”三步，以下是详细操作指南：
（一）前置条件
硬件要求：支持CUDA的GPU（建议显存≥16GB，启用Flash Attention后可降低至12GB）；
软件依赖：Python 3.11、Conda（环境管理）、Git（仓库克隆）。
（二）第一步：环境搭建
克隆项目仓库
打开终端，执行以下命令下载项目代码：
git clone https://github.com/WeChatCV/Stand-In.git cd Stand-In # 进入项目根目录
创建并激活Conda环境
使用Python 3.11创建独立环境，避免依赖冲突：
conda create -n Stand-In python=3.11 -y conda activate Stand-In # 激活环境（后续操作均需在该环境下执行）
安装依赖包
项目提供了requirements.txt文件，一键安装核心依赖：
pip install -r requirements.txt
（可选）安装Flash Attention（推理加速）
若GPU与CUDA版本兼容，可安装Flash Attention提升推理速度、减少显存占用：
pip install flash-attn --no-build-isolation
提示：若安装失败，可忽略此步骤，不影响核心功能使用，仅推理速度略有下降。
（三）第二步：模型下载
Stand-In需要三类模型文件：基础T2V模型（wan2.1-T2V-14B）、人脸 recognition 模型（antelopev2）、Stand-In核心模型。项目提供自动下载脚本，一键获取：
python download_models.py
脚本会自动将所有模型下载到项目根目录的checkpoints文件夹下，无需手动配置路径。
特殊情况处理：
若本地已拥有
wan2.1-T2V-14B模型：编辑download_models.py脚本，注释掉该模型的下载代码，然后将本地模型文件夹复制到checkpoints/wan2.1-T2V-14B路径下即可。
（四）第三步：功能调用（核心操作）
Stand-In为不同功能提供了独立的推理脚本，以下是五大核心功能的完整使用命令与参数说明，直接复制修改即可运行：
1. 标准身份保留文本到视频生成
使用infer.py脚本，输入参考图像+文本提示，生成身份保留视频：
python infer.py \ --prompt "A man sits comfortably at a desk, facing the camera as if talking to a friend. His gaze is gentle with a natural smile. The background is a decorated personal space with photos and a world map on the wall." \ --ip_image "test/input/lecun.jpg" \ --output "test/output/lecun.mp4"
关键参数说明：
--prompt：文本提示词，支持中文/英文（例如中文提示：“一个男人舒适地坐在书桌前，面对镜头微笑，背景是挂有照片和世界地图的私人空间”）；--ip_image：参考图像路径（支持任意分辨率、任意格式，内置预处理会自动处理）；--output：输出视频路径（格式为MP4）。
Prompt写作技巧：若不想修改主体外貌，仅用“a man”“a woman”“一个男孩”等通用描述，避免添加“高鼻梁”“长发”等外貌细节；建议生成正面、中近景视频，效果最佳。
2. 集成LoRA的风格化身份保留生成
使用infer_with_lora.py脚本，加载LoRA模型，生成风格化+身份保留视频：
python infer_with_lora.py \ --prompt "一个女孩站在樱花树下，轻轻抬手触碰花瓣，背景是飘落的樱花" \ --ip_image "test/input/girl.jpg" \ --output "test/output/girl_ghibli.mp4" \ --lora_path "path/to/your/ghibli_lora.safetensors" \ --lora_scale 1.0
关键参数说明：
--lora_path：LoRA模型文件路径（建议使用适配Wan2.1-14B-T2V的LoRA，官方推荐吉卜力风格LoRA：https://civitai.com/models/1404755/studio-ghibli-wan21-t2v-14b）；--lora_scale：LoRA风格强度（0-2.0，1.0为默认，数值越高风格越明显）。
3. 视频人脸互换（实验版）
使用infer_face_swap.py脚本，替换参考视频中的人脸为目标身份：
python infer_face_swap.py \ --prompt "The woman is presenting tech news in front of a screen with 'Tech Minute' logo, background is a cityscape." \ --ip_image "test/input/ruonan.jpg" \ --output "test/output/ruonan_face_swap.mp4" \ --denoising_strength 0.85
关键参数说明：
--denoising_strength：去噪强度（0-1.0），数值越高，背景重绘越彻底，人脸融合越自然；数值越低，背景保留越完整，但人脸可能出现“过拟合”（僵硬、不自然）；--force_background_consistency（可选）：强制背景一致，需配合调整denoising_strength（建议0.6-0.7），可能导致人脸轮廓不自然，非必要不启用。
注意：该功能为实验版，因Wan2.1模型无内置修复功能，复杂场景可能出现轻微轮廓瑕疵，需通过调整
denoising_strength优化。
4. 姿态引导生成（兼容VACE）
使用infer_with_vace.py脚本，基于参考姿态生成身份保留视频：
python infer_with_vace.py \ --prompt "A woman raises her hands slowly" \ --vace_path "checkpoints/VACE/" \ --ip_image "test/input/first_frame.png" \ --reference_video "test/input/pose.mp4" \ --output "test/output/woman_pose.mp4" \ --vace_scale 0.8
关键参数说明：
--vace_path：VACE模型权重路径（需提前从VACE仓库下载：https://github.com/VACE-team/VACE）；--reference_video：参考姿态视频（需用VACE预处理工具处理）；--vace_scale：姿态控制强度（0-1.0），因VACE默认偏向人脸控制，建议设置0.5-0.8，平衡姿态精准度与身份保留度；--reference_image（可选）：参考姿态图像，可与reference_video同时使用。
注意：该功能配置较复杂，若仅需基础姿态控制，建议先降低
vace_scale（如0.5）测试效果；若出现身份失真，可进一步调低数值。
（五）ComfyUI集成使用
若习惯用ComfyUI可视化操作，可使用官方提供的预处理节点：
下载官方ComfyUI节点：
git clone https://github.com/WeChatCV/Stand-In_Preprocessor_ComfyUI；将节点文件夹复制到ComfyUI的
custom_nodes目录下；重启ComfyUI，在节点列表中搜索“Stand-In Preprocessor”，替换第三方实现的节点（避免性能问题）；
后续将推出完整官方ComfyUI节点，建议等待正式版以获得最佳效果。
五、常见问题解答（FAQ）
（一）安装与环境类
Q：运行
download_models.py时下载速度慢或失败怎么办？
A：可手动下载模型：基础模型（wan2.1-T2V-14B）、antelopev2、Stand-In核心模型，将其分别放入checkpoints对应文件夹（如checkpoints/wan2.1-T2V-14B），文件夹命名需与脚本一致；若仅基础模型下载失败，可注释脚本中该模型的下载代码，手动放置本地模型。Q：安装Flash Attention时提示“CUDA版本不兼容”？
A：忽略该步骤，不影响核心功能，仅推理速度略有下降；若需启用，可升级CUDA版本（建议11.8+）或更换支持的GPU（如NVIDIA A100、3090、4090等）。Q：Conda创建环境时提示“Python 3.11未找到”？
A：更新Conda至最新版本：conda update conda，再重新创建环境；若仍失败，可使用Python 3.10（需测试依赖兼容性，官方推荐3.11）。
（二）使用操作类
Q：输入图像有什么要求？什么样的图像生成效果最好？
A：最佳输入为“高分辨率正面人脸图像”（无遮挡、光线均匀）；非人类主体需保证图像清晰、主体特征明确；无需手动调整分辨率或格式，内置预处理会自动处理，但模糊、遮挡严重的图像会影响身份保留效果，建议优先选择清晰素材。Q：Prompt支持中文，为什么生成效果不如英文？
A：基础模型Wan2.1-14B-T2V对英文提示词的理解更精准，若需中文输入，建议提示词简洁明确，避免复杂句式；重要场景（如精准动作描述）可尝试中英文对照输入。Q：ComfyUI中使用第三方Stand-In节点后，生成效果差怎么办？
A：立即替换为官方Preprocessor节点（https://github.com/WeChatCV/Stand-In_Preprocessor_ComfyUI），第三方节点实现与官方版本差异较大，会导致身份保留精度下降；建议等待官方完整ComfyUI节点发布。
（三）效果优化类
Q：人脸互换时，人脸与背景融合不自然，有明显轮廓怎么办？
A：调整--denoising_strength参数（建议0.8-0.9），提高背景重绘程度；若启用了--force_background_consistency，建议关闭该参数，优先保证人脸自然度；若仍有问题，可更换分辨率更高的参考图像。Q：使用VACE进行姿态控制时，身份失真（生成的人脸不像参考图像）怎么办？
A：降低--vace_scale参数（如从0.8调至0.5），VACE默认对人脸有控制偏向，过高的强度会覆盖Stand-In的身份保留逻辑；同时确保参考姿态视频/图像的姿态不要过于极端，避免模型难以平衡姿态与身份。Q：集成LoRA后，风格不明显或身份丢失怎么办？
A：调整--lora_scale参数（风格不明显则调高至1.2-1.5，身份丢失则调低至0.7-0.9）；确保使用的LoRA模型与Wan2.1-14B-T2V兼容（官方推荐的吉卜力LoRA已验证兼容性）；Prompt中避免同时添加过多风格描述与外貌描述，减少冲突。Q：生成视频的帧率较低或画面卡顿怎么办？
A：启用Flash Attention（参考环境搭建步骤4）；降低输出视频的分辨率（可在脚本中添加--resolution 512x384等参数，默认分辨率较高）；关闭不必要的优化选项（如--force_background_consistency）。
六、相关链接
项目GitHub仓库：https://github.com/WeChatCV/Stand-In
官方ComfyUI预处理节点：https://github.com/WeChatCV/Stand-In_Preprocessor_ComfyUI
VACE模型仓库（姿态控制依赖）：https://github.com/VACE-team/VACE
推荐LoRA模型（吉卜力风格）：https://civitai.com/models/1404755/studio-ghibli-wan21-t2v-14b
项目论文（arXiv）：https://arxiv.org/abs/2508.07901
七、总结
Stand-In作为微信CV团队开源的轻量级身份控制视频生成框架，以“1%参数训练、即插即用、高保真度、强扩展性”为核心亮点，成功解决了传统视频生成中“身份与自然度难以兼顾”“功能单一难以扩展”的痛点。它无需复杂的硬件配置与代码重构，即可快速集成到文本到视频、风格化生成、人脸互换、姿态控制等多种场景，既满足了内容创作者“快速生成个性化视频”的需求，也为开发者与科研人员提供了轻量化身份控制的开源方案。无论是短视频创作、影视后期、虚拟人应用，还是技术研究与工具集成，Stand-In都以其高效、灵活、精准的特性，成为视频生成领域“身份控制”方向的实用工具，其开源生态的持续完善（如后续将发布的训练数据、完整ComfyUI节点）也将进一步降低使用门槛，推动身份保留视频生成技术的普及。
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