SigStyle

SigStyle – 吉大聯合 Adobe 等機構推出的風格遷移框架

SigStyle是什么

SigStyle 是由吉林大學、學智能科學與技術學院與Adobe聯合開發的一種創新性簽名風格遷移框架。該框架能夠將單一風格圖像中的獨特視覺元素（包括幾何形狀、色彩組合、筆觸風格等）無縫地轉移到內容圖像中。SigStyle基于個性化文本到圖像的擴散模型，通過超網絡高效微調模型來捕捉簽名風格，并將風格用特殊標記形式表示。在遷移過程中，SigStyle采用了時間感知注意力交換技術，以確保內容的一致性。該框架支持全局風格遷移，并能夠實現局部風格遷移、紋理遷移、風格融合及風格引導的文本到圖像生成等多種應用場景。

SigStyle

SigStyle的主要功能

高質量風格遷移：能夠將風格圖像中的獨特視覺特征（如幾何形狀、色彩組合、筆觸風格等）遷移到內容圖像，同時保持內容圖像的語義和結構完整。
單張風格圖像學習：僅需一幅風格圖像即可完成風格的學習與遷移，顯著降低了使用的復雜性。
多樣化應用支持：支持多種應用場景，包括全局風格遷移、局部風格遷移（對特定區域應用風格）、紋理遷移、風格融合（將多種風格結合后遷移）以及風格引導的文本到圖像生成。
保持內容一致性：基于時間感知注意力交換技術，確保風格遷移過程中內容圖像的結構和語義不受影響。

SigStyle的技術原理

個性化文本到圖像擴散模型：采用個性化文本到圖像擴散模型（如DreamBooth）作為基礎，通過微調模型嵌入風格圖像的語義先驗，實現風格捕捉和遷移。
超網絡驅動的風格感知微調：引入超網絡（Hypernetwork），根據預測的權重偏移量對擴散模型的解碼器模塊進行微調，高效捕捉和表示風格特征，避免了傳統方法中因單一圖像微調導致的過擬合問題。
時間感知注意力交換：在生成目標圖像時，僅在去噪過程的早期步驟中，將內容圖像的自注意力特征圖替換為目標圖像的對應特征圖，從而確保內容圖像的結構和語義信息在風格遷移過程中得以保留。
風格標記化：將風格表示為特殊標記（token），基于微調后的擴散模型，將風格嵌入生成過程中，使得風格遷移更加靈活，支持多種復雜的風格操作。