圖像生成在風(fēng)格轉(zhuǎn)換這塊更強(qiáng)了。

原標(biāo)題：在線試玩 | 對齊、生成效果大增，文本驅(qū)動的風(fēng)格轉(zhuǎn)換迎來進(jìn)階版
文章來源：機(jī)器之心
內(nèi)容字?jǐn)?shù)：6476字

文章要點總結(jié)

在機(jī)器之心的AIxiv專欄中，研究團(tuán)隊提出了名為“StyleStudio”的新型文本驅(qū)動風(fēng)格遷移方法，旨在解決現(xiàn)有技術(shù)在風(fēng)格定義模糊性、文本對齊準(zhǔn)確性和圖像生成穩(wěn)定性方面的挑戰(zhàn)。該研究由西湖大學(xué)的雷明坤及其指導(dǎo)老師張馳助理教授進(jìn)行，涉及多個高校的聯(lián)合協(xié)作。

1. 風(fēng)格遷移技術(shù)的背景

文本驅(qū)動的風(fēng)格遷移旨在將參考圖像的風(fēng)格與文本提示的內(nèi)容相結(jié)合，生成風(fēng)格化圖像。然而，現(xiàn)有方法常常導(dǎo)致風(fēng)格化圖像過擬合參考圖像，從而降低了文本控制能力和生成的穩(wěn)定性。具體問題包括風(fēng)格元素的不可控遷移和布局的不穩(wěn)定性。

2. 核心創(chuàng)新貢獻(xiàn)

研究團(tuán)隊針對上述問題提出了三項創(chuàng)新技術(shù)：

• 貢獻(xiàn)一：跨模態(tài)自適應(yīng)實例正則化技術(shù)（Cross-Modal AdaIN），該技術(shù)通過處理文本與風(fēng)格特征，減少信息沖突，提高生成質(zhì)量。
• 貢獻(xiàn)二：基于風(fēng)格圖像的無分類器生成引導(dǎo)（Style-CFG），允許用戶有選擇性地突出所需的風(fēng)格特征，同時過濾無關(guān)特征。
• 貢獻(xiàn)三：引入教師模型以穩(wěn)定圖像生成，利用Stable Diffusion模型提供布局指導(dǎo)，確保生成過程中的關(guān)鍵空間關(guān)系特征的穩(wěn)定性。

3. 實驗結(jié)果與亮點

研究團(tuán)隊通過定性和定量實驗驗證了StyleStudio方法的有效性，結(jié)果顯示該方法能夠精確捕捉文本條件中的關(guān)鍵風(fēng)格屬性，同時保持生成圖像的布局穩(wěn)定性，避免內(nèi)容泄漏。與傳統(tǒng)方法相比，StyleStudio在各項指標(biāo)上均表現(xiàn)優(yōu)越。

4. 結(jié)論

StyleStudio為文本驅(qū)動的風(fēng)格遷移提供了新的解決方案，能夠有效處理風(fēng)格定義模糊性和生成穩(wěn)定性問題，展現(xiàn)了在數(shù)字繪畫、廣告及游戲設(shè)計等領(lǐng)域的重要應(yīng)用潛力。研究團(tuán)隊的成果為未來的風(fēng)格遷移技術(shù)發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。

聯(lián)系作者

文章來源：機(jī)器之心
作者微信：
作者簡介：專業(yè)的人工智能媒體和產(chǎn)業(yè)服務(wù)平臺