近年来，大型扩散模型在生成高质量图像方面取得了显著进展。然而，这些模型在学习新的、个性化的艺术风格方面存在困难，这限制了独特风格模板的创建。传统的微调方法通常盲目地利用预训练中使用的目标和噪声水平分布，导致风格对齐次优。
风格友好信噪比（SNR）采样器
为了解决这一问题，首尔国立大学的研究人员提出了一种称为风格友好信噪比（SNR）采样器的新方法。该方法在微调过程中将信噪比分布积极地偏向更高的噪声水平，从而专注于风格特征出现的噪声水平。这种方法使得模型能够更好地捕捉独特的风格，并生成风格对齐度更高的图像。
例如，一个艺术家想要创作一系列具有特定风格的作品，比如模仿梵高油画的风格。使用Style-Friendly SNR Sampler，艺术家可以提供一些梵高风格的参考图像，然后生成新的图像，这些图像不仅包含所需的文本内容，还具有梵高油画的风格特征，如色彩方案、笔触和布局。
主要功能
1、信噪比分布偏移：
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更高的噪声水平：通过将信噪比分布偏向更高的噪声水平，模型能够更好地捕捉和学习独特的风格特征。 -
风格对齐：这种方法使得生成的图像在风格对齐方面表现出更高的质量，更好地保留了参考图像中的艺术风格。
2、个性化内容创作：
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风格模板：风格友好SNR采样器允许扩散模型学习和共享新的“风格模板”，增强个性化内容创作。 -
多样化风格：该方法能够生成多种风格的图像，包括个人水彩画、简约平面卡通、3D渲染、多面板图像和带文字的模因等。
3、适用模型：
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FLUX：风格友好SNR采样器使FLUX能够有效地学习新的、独特的艺术风格。 -
SD3.5：同样适用于SD3.5，扩大了风格驱动生成的范围。
主要特点：
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风格友好的采样：通过在微调过程中向更高噪声水平偏置SNR分布，专注于风格特征出现的噪声水平。 -
无需额外训练：方法允许在不进行额外训练的情况下，通过微调现有模型来学习新的风格。 -
提高风格一致性：与现有方法相比，能够更准确地捕捉和生成具有特定风格的图像。
工作原理：
Style-Friendly SNR Sampler的核心思想是在微调扩散模型时，调整噪声水平的采样分布。具体来说，它通过以下步骤工作：
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噪声水平调整：在微调过程中，将SNR分布向更高噪声水平（更低的log-SNR值）偏置，这些水平是风格特征（如色彩方案和布局）出现的关键。 -
风格特征捕捉：通过在这些关键噪声水平上的训练，模型能够更好地学习并捕捉到风格特征。 -
生成风格化图像：使用微调后的模型，根据文本提示和学习到的风格模板，生成具有高度风格一致性的图像。
实验结果
研究人员通过多种风格生成任务展示了风格友好SNR采样器的有效性：
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个人水彩画：生成的水彩画图像风格一致，细节丰富，能够很好地捕捉水彩画的独特质感。 -
简约平面卡通：生成的卡通图像简洁明快，风格一致，适合用于平面设计和插画。 -
3D渲染：生成的3D渲染图像具有高度的真实感和细节，适用于游戏和电影制作。 -
多面板图像：生成的多面板图像在风格上保持一致，适合用于漫画和故事板。 -
带文字的模因：生成的模因图像风格独特，文字与图像完美融合，适合用于社交媒体和广告。
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