StyleDiffusion: 通过扩散模型实现可控的解耦风格转移
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。通过提出一种新的内容和风格 (C-S) 分离框架来实现风格迁移，利用 CLIP 图像空间中的显式内容信息提取和隐式学习得到互补风格信息，以实现可解释和可控的 C-S 分离和风格迁移，通过扩展扩散模型的风格去除和生成能力，实现了卓越的结果和灵活的 C-S 分离与权衡控制，为风格迁移中的 C-S 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 C-S 特征方面的潜力。
本文提出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的风格信息，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权衡控制。这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内容和风格特征方面的潜力。
