审美调整

面向文生图的增强身份保留的反馈学习技术框架 针对当前文本到图像生成中身份特征流失、生成审美不佳、与主流微调模型兼容性差的痛点，ID-Aligner通过奖励反馈学习机制，结合面部检测识别模型的反馈提升身份保真度，依托人工标注偏好与自动反馈提供审美调整信号，可适配LoRA与Adapter模型，经实验验证效果有效。