StyleMaster：快手联合香港科技大学开发的视频风格化技术

StyleMaster简介

StyleMaster是由香港科技大学与快手科技联合开发的一项先进的视频风格化技术。该技术通过创新的风格提取模块和模型幻觉生成的配对图像数据集，实现了对视频内容的风格转换和生成，同时有效避免了内容泄露问题。StyleMaster还采用了运动适配器和灰度瓷砖ControlNet来增强视频的动态质量和风格化效果，使其在视频风格迁移任务中表现出色，显著超越了现有的竞争方法。

StyleMaster主要功能

1. 视频风格迁移：将视频内容转换成给定参考图像的风格。
2. 风格化视频生成：基于文本描述生成具有特定艺术风格的视频内容。
3. 高质量视频输出：确保风格化视频在风格相似度和时间连贯性上具有高质量。
4. 内容控制：在风格化过程中保持视频内容的准确性和一致性。

StyleMaster技术原理

1. 风格提取：
   • 局部纹理特征：通过选择与文本提示相似度低的局部图像块来保留风格纹理，避免内容泄露。
   • 全局风格特征：使用模型幻觉生成的配对图像数据集，通过对比学习训练全局风格提取器，以增强风格一致性。
2. 模型幻觉：
   • 利用预训练的文本到图像（T2I）模型创建视觉幻觉，生成风格一致但内容不同的配对图像，用于训练全局风格提取器。
3. 运动适配器：
   • 在静态视频上训练的轻量级运动适配器，用于提升视频的动态范围和风格化程度，改善视频的动态质量。
4. 灰度瓷砖ControlNet：
   • 使用灰度瓷砖代替彩色瓷砖作为内容引导，减少颜色信息对风格迁移的干扰，实现更精确的内容控制。
5. 双交叉注意力机制：
   • 结合全局风格描述和局部纹理特征，通过双交叉注意力策略将风格信息注入模型，实现风格化。
6. 数据集构建：
   • 通过模型幻觉自动生成具有绝对风格一致性的无限数据对，减少了人工收集和分组的工作量。
7. 风格-内容解耦：
   • 通过精心设计的特征选择和对比学习策略，实现了风格和内容的有效解耦，提高了风格迁移的准确性。

StyleMaster应用场景

1. 电影和视频制作：为电影或视频添加特定的艺术风格，如将现实场景转换成油画或动漫风格，增强视觉冲击力。
2. 广告创意：在广告中实现独特的视觉效果，通过风格化的视频吸引观众注意力，提升品牌形象。
3. 社交媒体内容：用户可以在社交媒体上分享个性化的风格化视频，如将日常视频转换成复古或未来主义风格。
4. 教育和培训：制作教育视频时，通过风格化技术使内容更加生动有趣，提高学习者的观看体验和记忆效果。
5. 游戏和动画：在游戏中实现风格化的角色和环境，或为动画制作提供快速的风格化视频生成解决方案。
6. 艺术创作辅助：帮助艺术家和设计师快速实现创意构思，将草图或概念图转换成具有特定艺术风格的成品。

StyleMaster项目入口

• 项目主页：https://zixuan-ye.github.io/stylemaster/
• GitHub代码库：https://github.com/KwaiVGI/StyleMaster
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2412.07744