来自韩国延世大学和NAVER AI 实验室的研究团队推出“视觉风格提示（Visual Style Prompting）”，它能够在不需要对预训练模型进行微调的情况下，通过参考图像来生成具有特定风格的图像。
你有一张你喜欢的艺术风格的画作，你想创建一个新的图像，比如一只猫，但是想要它具有那幅画作的风格特点，比如色彩、纹理和艺术风格。使用视觉风格提示，你就可以实现这一点，而不会改变猫的基本外观。
主要功能：
- 生成与参考图像风格一致的图像。
- 保持文本提示的内容不变，确保生成的图像既符合风格又符合文本描述。
主要特点：
- 无需对预训练的扩散模型进行微调，降低了成本。
- 通过在自注意力层中交换关键和值特征，避免了内容泄露问题。
- 可以在任何文本到图像的扩散模型中实现。
工作原理：
视觉风格提示的核心在于“交换自注意力（Swapping Self-Attention）”机制。在生成图像的过程中，保持原始特征的查询（Query），同时用参考图像的特征替换关键（Key）和值（Value）。这个过程在自注意力层的后期阶段进行，以确保风格元素的准确反映。通过这种方式，生成的图像能够保持原始内容的同时，融入参考图像的视觉风格。
应用场景：
- 艺术创作：艺术家可以使用这种方法来探索不同的风格，或者将他们的风格应用到新的作品中。
- 设计领域：设计师可以利用视觉风格提示来快速尝试不同的设计风格，而无需从头开始创建。
- 社交媒体内容制作：内容创作者可以使用这种方法来生成具有一致风格的图像，以增强个人或品牌的视觉识别度。
总的来说，视觉风格提示是一种强大的工具，它结合了文本到图像生成的能力和视觉风格的控制，为用户提供了一种新的创作和编辑图像的方式。
评论0