无训练的约束文本到图像合成的颜色风格分离
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。该研究解决了如何以解耦方式独立控制文本到图像生成模型输出的颜色和风格属性问题。提出了一种首次不依赖训练且仅在测试时进行的方法，通过特征变换和LAB图像空间中的自然分离，灵活地将用户提供的参考图像的颜色和风格应用于生成图像，从而实现了有效的特征融合。
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。
