ID-Alignerは、人物の特徴の維持、生成画像の美的魅力、LoRAやAdapter手法との互換性の問題を、報酬フィードバック学習によって解決する、テキストから画像への生成を強化するフィードバック学習フレームワークです。本手法は、顔検出・認識モデルのフィードバックを用いて生成される人物の特徴の維持を高め、人間によるアノテーションされた好みデータと自動構築されたフィードバックによって美的調整信号を提供します。ID-AlignerはLoRAとAdapterモデルの両方に対応しており、広範な実験によってその有効性が検証されています。