SigStyle

SigStyle – 吉大联合 Adobe 等机构推出的风格迁移框架

SigStyle是什么

SigStyle 是由吉林大学、学智能科学与技术学院与Adobe联合开发的一种创新性签名风格迁移框架。该框架能够将单一风格图像中的独特视觉元素（包括几何形状、色彩组合、笔触风格等）无缝地转移到内容图像中。SigStyle基于个性化文本到图像的扩散模型，通过超网络高效微调模型来捕捉签名风格，并将风格用特殊标记形式表示。在迁移过程中，SigStyle采用了时间感知注意力交换技术，以确保内容的一致性。该框架支持全局风格迁移，并能够实现局部风格迁移、纹理迁移、风格融合及风格引导的文本到图像生成等多种应用场景。

SigStyle的主要功能

• 高质量风格迁移：能够将风格图像中的独特视觉特征（如几何形状、色彩组合、笔触风格等）迁移到内容图像，同时保持内容图像的语义和结构完整。
• 单张风格图像学习：仅需一幅风格图像即可完成风格的学习与迁移，显著降低了使用的复杂性。
• 多样化应用支持：支持多种应用场景，包括全局风格迁移、局部风格迁移（对特定区域应用风格）、纹理迁移、风格融合（将多种风格结合后迁移）以及风格引导的文本到图像生成。
• 保持内容一致性：基于时间感知注意力交换技术，确保风格迁移过程中内容图像的结构和语义不受影响。

SigStyle的技术原理

• 个性化文本到图像扩散模型：采用个性化文本到图像扩散模型（如DreamBooth）作为基础，通过微调模型嵌入风格图像的语义先验，实现风格捕捉和迁移。
• 超网络驱动的风格感知微调：引入超网络（Hypernetwork），根据预测的权重偏移量对扩散模型的解码器模块进行微调，高效捕捉和表示风格特征，避免了传统方法中因单一图像微调导致的过拟合问题。
• 时间感知注意力交换：在生成目标图像时，仅在去噪过程的早期步骤中，将内容图像的自注意力特征图替换为目标图像的对应特征图，从而确保内容图像的结构和语义信息在风格迁移过程中得以保留。
• 风格标记化：将风格表示为特殊标记（token），基于微调后的扩散模型，将风格嵌入生成过程中，使得风格迁移更加灵活，支持多种复杂的风格操作。

SigStyle的项目官网

• 项目官网：https://wangyephd.github.io/projects/sigstyle.html
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2502.13997

SigStyle的应用场景

• 艺术与设计：可以将艺术风格迁移到图像或设计作品中，支持风格融合与个性化创作。
• 时尚与服装：适用于纹理迁移和风格化设计，帮助快速生成不同风格的设计方案。
• 影视与广告：为视频帧和场景提供风格化处理，提升视觉效果。
• 游戏开发：快速生成风格化场景和纹理，增强游戏的视觉表现。
• 数字内容创作：支持风格引导的文本到图像生成及局部风格化。