StyleWorkshop – 一款通过文本引导实现风格转换的模型，能够结合参考图片的样式和文字描述信息

StyleStudio指的是什么？

由西湖大学AI实验室、复旦大学、南洋理工大学和香港科技大学（广州）共同研发的StyleStudio是一款以文本引导的风格转换模型，它能够将参考图像中的风格与给定的文字提示结合起来。为了克服风格过拟合、控制范围有限以及文字位置不准确的问题，该模型采用了三种策略：利用跨模态AdaIN机制来加强风格和文本特征的融合；通过基于分类器自由指导（SCFG）的方式选择性地操控某些风格元素；在生成初期借助教师模型稳定布局结构，并降低伪影的影响。StyleStudio能够大幅提高图像风格迁移的质量及与文字描述的一致性，且可以无缝集成到现有的系统中而无需额外的调整。

StyleStudio的核心特性

• 基于文本的样式转换依据文字指引，把参照图片的样式移植到新图的内容中。
• 对风格要素的可控选择用户通过突出或忽略某些风格元素，达到更加均衡且有目的性的风格转变。
• 降低样式过度匹配能够显著减少模型过分模仿参照图片特征的可能性，增强生成图片在美学上的多样性和适应能力。
• 提升文本排列精确度在从文字转换为图像的过程中，确保图形与文字描述的高度一致。
• 降低不必要的成像 artifacts通过采用稳固的空间排列方式，能够降低类似棋盘效应的瑕疵出现概率，从而增强所产生图像的整体质量。

StyleDesignLab的运作机制

• 跨模式自适应示例标准化（AdaIN）采用AdaIN方法结合样式与文本属性，调节内容属性以体现样式统计特点，从而达成高效的样式特性集成。
• 依据风格的分类器自主导航（SCFG）创建一幅去掉目标样式特征的“逆向”图象时，借助SCFG支撑的技术能精准移除不相关的样式成分，并集中保留所需的样态细节。
• 教育者模型于初期创建过程中，通过教师模型传递空间注意力分布图谱，以保障多种样式的参照图片对于相同的文字提示具有一致性的空间排列。
• 构建稳固的架构在执行风格转换时，通过部分更新Stable Diffusion架构里的自我注意力映射AttnMaps来确保关键布局属性的一致性和稳定性。
• 风格与内容的分离通过采用特定的战略来分离样式与信息，使系统能够更灵活地应对样式的变动，并确保信息既准确又完整。

项目的网址为StyleStudio

• 官方网站项目https://github.com/stylestudio-official
• Git存储库：访问位于 https://github.com/Westlake-AGI-Lab/StyleStudio 的项目页面
• 关于arXiv的技术文章访问该论文的PDF版本，请点击这里：https://arxiv.org/pdf/2412.08503
• 网上试用演示版本访问此链接以查看由西湖大学人工智能实验室开发的风格工作室项目: https://huggingface.co/spaces/Westlake-AGI-Lab/StyleStudio

StyleStudio的使用情境

• 电子绘图及创意美术制作创作者与设计者在数字绘图中融入独特的风格，或是生成完全创新的艺术品。
• 市场推广及品牌形象构建通过把品牌的独特风格和颜色搭配融入广告图片里，可以确保品牌形象在视觉展示上的统一性。
• 游戏开发游戏创作者迅速创建与游戏背景设定及美术风格相匹配的资源和场景。
• 影片及视像创作在影片和视频创作过程中，创建带有独特风格的概念场景图像，用于展示视觉效果的初步设想。
• 定制化内容创造用户能够依据个人偏好创造独特的图像内容，比如专属头像或桌面背景。