आईडी-अलाइग्नर पहचान बनाए रखने वाले टेक्स्ट-टू-इमेज जेनरेशन को बेहतर बनाने के लिए एक फीडबैक लर्निंग फ्रेमवर्क है। यह पुरस्कार-आधारित फीडबैक लर्निंग के माध्यम से पहचान विशेषताओं के संरक्षण, उत्पन्न छवियों के सौंदर्य आकर्षण और LoRA और एडॉप्टर विधियों के साथ संगतता जैसी समस्याओं का समाधान करता है। यह विधि पहचान संरक्षण को बेहतर बनाने के लिए चेहरे का पता लगाने और पहचान मॉडल के फीडबैक का उपयोग करती है, और सौंदर्य समायोजन संकेत प्रदान करने के लिए मानव-अनुरूपित प्राथमिकता डेटा और स्वचालित रूप से निर्मित फीडबैक का उपयोग करती है। आईडी-अलाइग्नर LoRA और एडॉप्टर मॉडल के साथ संगत है, और व्यापक प्रयोगों द्वारा इसकी प्रभावशीलता सत्यापित की गई है।