来自字节跳动、中科院自动化研究所、中国科学院大学人工智能学院等机构的研究人员，提出了一个名为CreativeSynth的创新框架，它基于多模态扩散模型，能够协调多模态输入并在艺术图像生成领域实现多任务处理。
CreativeSynth通过整合多模态特征和定制化的注意力机制，实现了将现实世界中的语义内容导入艺术领域，并通过逆向和实时风格转移来精确操控图像风格。
这种方法不仅能够生成具有高保真度现实感的图像，而且有效地保持了真实艺术作品的基础概念、构图、风格元素和视觉象征，确保艺术作品的内在主题、情感和叙事得到保留，超越了仅仅将风格叠加到自然图像上的做法。
特点：
- 多模态输入协调：CreativeSynth能够处理文本和图像等多种模态的输入，并将这些输入融合到艺术图像的生成过程中。
- 艺术风格保持：在添加新的视觉元素时，框架确保艺术家的原始意图和艺术作品的原始风格不被丢失，同时保持整体的审美和谐。
- 语义融合：强调多模态输入与视觉艺术创作的协同作用，增强作品的个性化定制能力，反映用户的意图和叙事。
- 广泛的应用：CreativeSynth支持多种有趣的应用，包括图像变化、图像编辑、风格转移、图像融合和多模态混合。
实现方法：
- 条件引导：CreativeSynth首先通过编码来自图像和文本提示的语义线索，为条件引导打下基础。然后，框架专注于审美维护，通过专门的处理器调整语义图像风格，使其与艺术图像保持一致。
- 审美维护：引入风格对齐处理器，使用自适应实例归一化（AdaIN）技术调整语义图像，使其具有与审美图像相同的均值和方差，实现风格融合。
- 语义融合：采用解耦的交叉注意力机制，精确协调视觉和文本特征之间的相互作用，实现和谐的合成效果。
- 采样过程：基于图像逆向原理，使用去噪技术从初始噪声中反向采样图像，最终生成与给定语义提示和选择的审美风格相协调的定制艺术作品。
具体应用场景包括：
- 图像变化（Image Variation）：用户可以通过文本提示来改变现有艺术图像的风格或内容，创造出新的视觉效果，同时保持原有艺术作品的基本特征。
- 图像编辑（Image Editing）：CreativeSynth允许用户对艺术图像进行编辑，如添加或修改图像中的特定元素，例如改变人物的面部特征、服饰或背景，而不影响整体的艺术风格。
- 风格转移（Style Transfer）：将一种艺术风格应用到另一幅图像上，例如将油画风格转移到照片上，或者将现代艺术风格与古典艺术风格相结合。
- 图像融合（Image Fusion）：将多幅图像的风格和内容融合在一起，创造出全新的艺术作品，这在多图像风格一致性方面尤为重要。
- 多模态混合（Multimodal Blending）：结合文本描述和图像，生成新的艺术图像，这可以用于创作具有特定主题或情感表达的艺术作品。
- 个性化艺术创作（Personalized Art Creation）：用户可以根据自己的喜好和创意，通过文本提示来指导艺术图像的生成，实现个性化的艺术创作。
- 艺术教育和灵感激发（Art Education and Inspiration）：CreativeSynth可以作为艺术教育工具，帮助学生和艺术家理解不同艺术风格和技术，激发创作灵感。
- 艺术作品的数字化再现（Digital Reproduction of Artworks）：利用CreativeSynth，可以将传统艺术作品以数字形式再现，同时加入现代元素，为艺术作品赋予新的生命力。
- 艺术作品的数字化再现（Digital Reproduction of Artworks）：利用CreativeSynth，可以将传统艺术作品以数字形式再现，同时加入现代元素，为艺术作品赋予新的生命力。
这些应用场景展示了CreativeSynth在艺术创作、编辑和风格转换方面的潜力，为艺术家、设计师和普通用户提供了强大的工具，以探索和实现他们的创意愿景。
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