一、环境准备
- 克隆仓库
git clone https://github.com/ToTheBeginning/PuLID.git
cd PuLID- 创建conda环境
conda create --name pulid python=3.10
conda activate pulid- 安装依赖
• 普通用户（推荐使用XL或FLUX-BF16架构）：
pip install -r requirements.txt• 需要FP8支持的用户（如消费级GPU运行FLUX）：
pip install -r requirements_fp8.txt二、快速推理
1. 本地Gradio演示
• PuLID-v1.1（基于SDXL）：
python app.py• PuLID-FLUX（基于FLUX架构）：
python app_v1.1.py --base BASE_MODEL 参数说明：
• --base：可选基础模型（如RunDiffusion/Juggernaut-XL-v9或Lykon/dreamshaper-xl-lightning）
2. 在线演示
• Hugging Face在线Demo
访问Hugging Face页面直接使用云端GPU生成图像。
- https://huggingface.co/spaces/yanze/PuLID for SDXL
- https://huggingface.co/spaces/yanze/PuLID-FLUX for FLUX
• Replicate平台Demo
通过Replicate体验无需本地安装的在线服务。
- Replicate (PuLID): https://replicate.com/zsxkib/pulid provided by zsxkib
- Replicate (PuLID-FLUX): https://replicate.com/zsxkib/flux-pulid provided by zsxkib
三、模型版本说明
版本 | 架构 | 特点 |
PuLID-v1.1 | SDXL | 兼容性、可编辑性、面部自然度提升，与v1相比改进显著 |
PuLID-FLUX-v0.9.0 | FLUX | 首个FLUX版本，提示词跟随性和图像质量更优，但男性身份保真度不足 |
PuLID-FLUX-v0.9.1 | FLUX | 修复身份保真度问题（定量指标提升约5%），保持与v0.9.0相似的可编辑性 |
四、关键功能优化
- 硬件兼容性
PuLID-FLUX已优化支持16GB消费级显卡（如RTX 4090/3090），降低硬件门槛。 - 性能提升
• 支持动态分辨率缩放（Dynamic Resolution Scaling）
• 提升复杂场景生成速度
五、扩展资源
第三方开发者提供了多种集成方案，例如：
Online Demo
- Colab: https://github.com/camenduru/PuLID-jupyter provided by camenduru
- Replicate (PuLID): https://replicate.com/zsxkib/pulid provided by zsxkib
- Replicate (PuLID-FLUX): https://replicate.com/zsxkib/flux-pulid provided by zsxkib
ComfyUI
- https://github.com/cubiq/PuLID_ComfyUI provided by cubiq, native ComfyUI implementation
- https://github.com/ZHO-ZHO-ZHO/ComfyUI-PuLID-ZHO provided by ZHO, diffusers-based implementation
WebUI
- SD.Next Implementation provided by vladmandic
- Mikubill/sd-webui-controlnet#2838 provided by huchenlei
Other Applications
- PuLID-FLUX multi-person generation with Regional-Prompting-FLUX, provided by Anthony
六、注意事项
• 合规使用：生成的图像需遵守当地法律法规，禁止用于非法用途。
• 反馈建议：欢迎通过GitHub Issues提交问题或改进建议。
通过以上步骤，您可以快速上手PuLID并探索其强大的图像定制能力。如需进一步帮助，可参考仓库中的文档或联系开发者团队。