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ArtCrafter概述简介
ArtCrafter是清华大学、鹏城实验室和联想研究院一起推出的文本到图像风格迁移框架,基于扩散模型,解决传统方法在风格表达、内容一致性和输出多样性方面的局限。ArtCrafter基于嵌入重构架构实现,包含三个关键组件:基于注意力的风格提取模块,用多层架构和感知器注意力机制从参考图像中提取细腻的风格特征;文本-图像对齐增强模块,基于注意力交互将图像和文本嵌入映射到共享特征空间,使生成图像更贴近文本提示内容;显式调制组件,基于线性插值和拼接融合原始与多模态嵌入,生成多样化且与文本相关的图像。
ArtCrafter的功能特色
风格迁移:将参考图像的风格特征迁移到生成图像中,实现多样化的艺术风格表现。
文本引导:根据文本提示生成与之内容一致的图像,满足个性化创作需求。
增强多样性:生成具有丰富视觉表现和风格变化的图像,避免结果过于单一。
保持一致性:在风格迁移过程中,保持生成图像与文本提示和参考图像内容的高度一致性。
兼容性强:与现有的可控工具兼容,灵活应用于不同的创作场景和需求。
ArtCrafter的技术原理
基于扩散模型:基于扩散模型的生成能力,逐步去噪生成图像。
嵌入重构架构:基于嵌入重构设计,将文本和图像嵌入映射到共享特征空间,实现跨模态的融合与交互。
基于注意力的风格提取:采用多层架构和感知器注意力机制,从参考图像中提取局部和全局的风格特征,确保风格编码的准确性和丰富性。
文本-图像对齐增强:用精心设计的注意力交互,动态调整文本提示中不同部分的重要性,使生成图像更好地反映文本内容。
显式调制:基于线性插值和拼接等方法,将原始图像和文本嵌入与多模态嵌入融合,增强模型的适应性和生成结果的多样性。
ArtCrafter项目介绍
arXiv技术论文:https://arxiv.org/pdf/2501.02064
ArtCrafter能做什么?
个性化创作:帮助艺术家快速实现创作想法,探索更多艺术可能性。
娱乐与游戏:游戏开发者在设计中生成符合风格设定的形象,为游戏增添独特的视觉元素。
艺术教育:美术老师在给学生讲解印象派艺术风格时,生成几幅具有印象派特点的风景画,让学生直观地感受印象派对光影、色彩的独特处理方式,加深对艺术风格的理解。
广告创意:运动品牌设计师生成充满活力、阳光气息的运动场景图像,用在广告制作,吸引年轻消费者的注意力。
艺术风格分析:艺术史研究者对比分析生成的图像,研究者能更深入地探讨特定艺术时期艺术家对人体比例、光影处理等方面的共同特点和创新之处。
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