无训练的约束文本到图像合成的颜色风格分离

该研究介绍了一种新的内容和风格分离框架，利用CLIP图像空间中的内容信息和隐式学习得到风格信息，实现了可解释和可控的风格迁移。通过扩展扩散模型的能力，实现了卓越的结果和灵活的分离与控制。该研究为风格迁移中的内容和风格分离提供了新的见解，并展示了扩散模型在学习良好分离的特征方面的潜力。