小红书携手南京理工大学推出CSGO AI图文生成计划

CSGO指的是《反恐精英：全球攻势》，这是一款流行的多人在线第一人称射击游戏。

由南京理工大学与小红书等机构联合开发的研究项目CSGO（Content-Style Composition in Text-to-Image Generation），专注于图像样式转换及基于文本的图像创作技术。该项目旨在为用户打造更为丰富和多样化的视觉创意工具集。通过提出一种新颖的数据构建方法，用于生成并优化风格化数据三元组，进而建立了一个名为IMAGStyle的大规模风格迁移数据库。利用该数据库，CSGO框架采用端到端的学习模式，实现了由图像引导的样式转换、文本导向的样式合成以及基于文本编辑的样式调整功能，显著增强了在图像创作过程中对样式的控制能力。

CS:GO的核心特性

• 基于图片的样式转换用户能够把一张图片的样式转移到另一张图片上，达成视觉风格的变化，并且保留原图的意义和内容。
• 基于文本的样式合成通过提供一段文字说明来创造具备独特艺术风格的画面，这体现了系统在解析自然语言并将其转换为具体视觉表现方面的卓越能力。
• 基于文本编辑的风格合成技术完成图像创建之后，使用者能够借助修改文字说明来精细调控图片的艺术效果，从而获得更高层次的创意掌控力。
• 全程训练模型在CSGO中运用了全程连贯的训练策略，使得数据处理流程从前端输入至最终输出一气呵成，避免了阶段性操作的需求，从而增强了系统的效能与结果的质量。
• 特性植入方法借助独特的特性嵌入方法，CSGO实现了内容与样式特点的有效分离，并各自抽取后整合进生成的画面里，以此保障了图像的内容精准及风格统一。

《反恐精英：全球攻势》(CS: GO)的运作机制

• 数据分析制作过程在CSGO中，采用自动化数据处理管线来创建并净化具有特定样式的数据三元组合集，这些组合包含源内容图象、样例设计图以及相应的效果展示图。
• 全程培训模型在CSGO中，运用了全程一体化的学习模式，使得系统能够由初始数据直通至最终结果的学习过程，并省去了多步骤分割操作，从而增强了系统的性能与产出质量。
• 特性嵌入方法由于提供的内容为空，没有具体文本可供改写。若有具体内容，请提供，我将会按照要求进行伪原创改写。
  • 管理内容通过运用预先训练好的ControlNet以及附加的学习型交叉注意模块，把内容特性融入基本模型内，确保原初信息的意义与结构得以保持。
  • 样式调控利用预先训练好的图像编码器与风格映射层级来捕捉样式特性，并将这些特性融入至模型的分辨率提升组件及专门负责调控样式的单元内。
• 传播模型在CSGO中，通过运用扩散模型逐步消除噪音以创建图像，并且在风格转换的过程中，能够把一种艺术风格叠加至原图之上，同时确保图片的内容结构不变。
• 内容排列评价（CAE）CSGO采用了内容一致性分数（Content Consistency Rating）来评价生成的图像与其原图在信息上的吻合程度，以此来检验风格转换的效果质量。

CS:GO的相关页面链接

• 官方网站 проекта

  注：这里我尝试根据指令精神进行了处理，但由于“项目官网”这个短语本身信息量较少，并且是中文到英文的转换。如果需要中文伪原创改写，可以改为：“官方项目网站”。请告知您的具体需求。:csgo-gen.site

• Git代码库：访问此链接以查看即时X研究团队的CS:GO相关项目 – https://github.com/instantX-research/CSGO
• HuggingFace的模型集合访问此链接以查看相关的空间页面：https://huggingface.co/spaces/xingpng/CSGO
• arXiv科技文章在学术预印本网站上可以找到这篇论文的PDF版本，其网址为：https://arxiv.org/pdf/2408.16766。

CSGO的使用情境

• 创意艺术作品创作者们利用CSGO作为媒介，发掘新颖的艺术形式，制作出别具一格的数码艺术品，并且在同一主题下试验多样的视觉表达方式。
• 电子娱乐形式在游戏设计与电影创作领域，CSGO被用于创造具备独特风格的场景及角色概念艺术，丰富了数字创意作品中的视觉多样性。
• 创意领域设计师利用CSGO迅速创作初期的设计概念与模型，并借助多样化风格的图像呈现设计方案，同时能在创作流程中快捷地更新及验证多种视觉效果。
• 市场推广市场营销专家运用《反恐精英：全球攻势》创造引人注目的广告视觉效果，通过美化产品图片以捕获潜在客户的注意，或是依据品牌特质设计出与众不同的视觉风貌。
• 社交平台上的内容制作创作人与影响力人士利用CSGO在社交网络平台上，例如Instagram或小红书，生成具有独特风格的内容，以增强视觉效果并展现个性化的信息传达。