2024年5月31日 · DiffStyle 提出了一种免训练的风格转移方法，该方法利用 h-space并调整跳跃连接（skip connections），分别有效地传达风格和内容信息。 然而，当 DiffStyle 应用于稳定扩散SD时，它们的行为与典型的风格转移方法有很大不同； 不仅纹理也发生了变化，空间布局等语义也发生了变化。 预训练的文本到图像扩散模型在图像编辑方面取得了显著进展，这些模型被广泛用于各种图像编辑任务。 提出了一种基于文本的局部图像编辑方法，通过操纵交叉注意 …

利用CLIP模型的特征空间：InstantStyle通过CLIP的图像编码器提取参考图像的特征，同时使用CLIP的文本编码器提取内容文本的特征。 内容和风格的显式减法操作：在CLIP的特征空间中，由于特征可以进行 “加减操作”，InstantStyle通过从图像特征中减去内容文本的特征，来实现内容和风格的分离。 这样，减法操作后的特征主要保留了风格信息，而减少了内容信息，从而有助于在生成图像时避免内容的泄露。 简化的风格迁移流程：通过这种简单的减法操作，InstantStyle能够 …

2023年12月31日 · 内容和风格（Content and style disentanglement，C-S）解耦是风格迁移的一个基本问题和关键挑战。 基于显式定义（例如Gram矩阵）或隐式学习（例如GANs）的现有方法既不易解释也不易控制，导致表示交织在一起并且结果不尽如人意。

2024年9月25日 · 本文介绍了两种生成多张风格一致图片的AIGC技术,即Style Aligned方法和Story Diffusion方法。 Style Aligned方法通过共享self-attention机制实现图片间特征对齐,而Story Diffusion方法则利用Consistent Self-Attention在语义隐空间实现主题一致性。

2024年6月11日 · Any-to-Any Style 设计了一个注意力融合模块，将用户输入转换为风格迁移 模型 的控制信号。 注意力融合模块将来自用户输入和模型推断的信息结合起来，以调整风格迁移过程中的注意力分布。 通过融合用户的控制信号和模型的推断结果，该模块可以实现用户对不同内容 组件 的风格定制，从而实现任意风格迁移。 文章浏览阅读628次，点赞3次，收藏9次。 AIGC-风格迁移Any-to-Any Style Transfer: Making Picasso and Da Vinci Collaborate-CVPR2023论文概 …

Style Injection in Diffusion: A Training-free Approach for Adapting Large-scale Diffusion Models for Style Transfer (论文, 代码) 其他特殊主题 : Condition-Aware Neural Network for Controlled Image Generation

2024年3月30日 · 使用卷积神经网络，自动将一个图像中的风格应用在另一图像之上，即风格迁移（style transfer）。 需要输入两张图片，一张是原图，另一张是想要应用的 风格 图像，如下图所示，最后输出 风格 迁移 后的合成图像。

2024年12月16日 · Style-Based Classifier-Free Guidance，这个技术也比较简单，就是再原始的CFG上搞一个风格图像引导，那么neg就是利用controlnet得到的无风格图像。 总结来看，这篇论文的技术并不新，但是论文的insight和对于潜在问题的发现，还是有意思的。

2024年5月15日 · Instant-Style 框架实现了两个重要策略：一种简单而有效的方法，用于将样式和内容与特征空间内的参考图像解耦，该方法是基于同一特征空间内的特征可以相互添加或减去的假设进行预测的。

2024年10月13日 · 本文介绍了两种生成多张风格一致图片的AIGC技术,即Style Aligned方法和Story Diffusion方法。 Style Aligned方法通过共享self-attention机制实现图片间特征对齐,而Story Diffusion方法则利用Consistent Self-Attention在语义隐空间实现主题一致性。