ArtCrafter：能够将参考图像的风格特征迁移到生成图像中

ArtCrafter简介

ArtCrafter是由清华大学、鹏城实验室和联想研究院联合开发的一款创新的文本到图像风格迁移框架。该框架通过嵌入重框架架构，整合了基于注意力的风格提取、文本-图像对齐增强和显式调制三个核心组件，以实现优越的文本引导风格迁移质量。它能够捕捉图像中的微妙风格元素，将图像和文本嵌入映射到共享特征空间，从而生成具有多样性和风格强度的输出结果。ArtCrafter在视觉风格化方面取得了令人印象深刻的结果，展现出卓越的风格强度、可控性和多样性，能够适应多样化的艺术风格，保持文本提示的一致性，并提高整体视觉质量。

ArtCrafter主要功能

• 风格迁移：能够将参考图像的风格特征迁移到生成图像中，实现从一种风格到另一种风格的转换，如将自然风格的图像转换为艺术风格的图像.
• 文本引导生成：根据输入的文本提示生成与文本内容相关联的图像，使生成图像在视觉上与文本描述相匹配，满足用户基于文本的创作需求.
• 风格与内容融合：在保持参考图像风格特征的同时，确保生成图像的内容与文本提示相一致，实现风格与内容的有机结合，避免风格迁移过程中内容的丢失或变形.
• 输出多样性：能够生成具有多样性的图像结果，即使在相同的文本提示和参考风格下，也能产生不同的视觉表现，为用户提供丰富的创作选择.

ArtCrafter技术原理

• 基于注意力的风格提取
  • 采用多层架构设计，通过感知器注意力机制和位置感知前馈网络（FFN）捕获图像中的复杂风格信息.
  • 利用多层感知器注意力，模型能够同时关注图像的局部和全局风格特征，提取出更加丰富和细致的风格嵌入.
  • 通过这种方式，ArtCrafter能够准确捕捉到参考图像中的细微风格差异，为后续的风格迁移提供高质量的风格表示.
• 文本-图像对齐增强
  • 利用交叉注意力机制，动态调整文本提示的不同部分的重要性，将图像和文本嵌入映射到共享特征空间.
  • 通过计算图像提示嵌入和文本提示嵌入之间的注意力权重，模型能够更好地理解文本内容与图像风格之间的关联，从而生成与文本提示更紧密相关的图像.
  • 这种对齐增强方法使得生成图像不仅在风格上与参考图像相似，而且在内容上也与文本描述高度一致.
• 显式调制
  • 通过线性插值和连接方案，将原始图像和文本嵌入与多模态嵌入融合，提高生成图像的相关性和视觉表现的多样性.
  • 显式调制组件允许模型在融合过程中灵活调整不同嵌入的比重，从而生成具有不同风格强度和内容细节的图像.
  • 这种调制方法增强了模型对生成图像的控制能力，使其能够根据具体需求生成更具创意和多样性的视觉作品.

ArtCrafter应用场景

1. 艺术创作：艺术家可以利用ArtCrafter将自己喜欢的艺术风格应用到自己的作品中，如将梵高的绘画风格迁移到自己的画作上，创造出独特的艺术效果，丰富艺术表现形式.
2. 设计领域：设计师在进行平面设计、广告设计等时，可以借助ArtCrafter根据设计主题和风格需求，快速生成符合要求的视觉元素，如将复古风格应用于广告海报设计，提升设计效率和创意水平.
3. 影视制作：在影视后期制作中，ArtCrafter可以帮助制作人员根据剧本内容和导演要求，生成具有特定风格的场景背景或特效元素，如为古装剧生成具有古代风格的建筑背景，增强影视作品的视觉效果和氛围营造.
4. 游戏开发：游戏开发者可以利用ArtCrafter为游戏场景、角色和道具等生成具有特定风格的图像资源，如为一款奇幻风格的游戏生成具有魔幻色彩的场景和角色形象，提升游戏的视觉吸引力和沉浸感.
5. 教育与学习：在艺术教育和设计教学中，教师可以使用ArtCrafter向学生展示不同艺术风格的特点和应用，帮助学生更好地理解和掌握艺术风格知识，激发学生的创造力和想象力.
6. 个性化定制：为用户提供个性化的图像定制服务，如根据用户的喜好和需求，将特定的风格应用到用户的个人照片、头像等图像上，满足用户对个性化视觉表达的需求，如将用户的婚纱照转换为油画风格，增添独特的艺术魅力.

ArtCrafter项目入口

• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2501.02064