SigStyle：吉林大学等推出的新型签名风格迁移框架

SigStyle简介

SigStyle是由吉林大学人工智能学院、计算机科学与技术学院，南京大学智能科学与技术学院以及Adobe公司联合开发的一种新型签名风格迁移框架。该方法通过个性化文本到图像扩散模型捕捉图像的独特视觉特征，如几何结构、色彩搭配和笔触等，并利用超网络实现对单张风格图像的高效微调，从而精准地提取和迁移风格属性。此外，SigStyle还引入了时间感知注意力交换技术，确保在风格迁移过程中保持内容的一致性。它不仅支持全局风格迁移，还能实现局部风格迁移、纹理迁移、风格融合以及风格引导的文本到图像生成等多种应用。SigStyle在保留风格细节和内容一致性方面优于现有方法，为艺术设计、摄影和时尚等领域提供了强大的技术支持。

SigStyle主要功能

1. 高质量签名风格迁移：SigStyle能够将风格图像的独特视觉特征（如几何结构、色彩搭配、笔触等）精准迁移到内容图像上，生成具有艺术感和一致性的风格化图像。
2. 局部风格迁移：支持对图像的特定区域进行风格化处理，用户可以通过掩码指定需要应用风格的区域，同时保持其他区域的原始内容。
3. 纹理迁移：SigStyle可以将一种图像的纹理风格迁移到另一种图像上，同时保留目标图像的结构和语义信息，实现跨领域的纹理风格化。
4. 风格融合：通过融合多张风格图像的特征，生成全新的风格，并将其应用于目标图像，创造出更具创意的视觉效果。
5. 风格引导的文本到图像生成：SigStyle能够根据单张风格图像生成与之风格一致的文本到图像内容，支持个性化和多样化的图像生成需求。
6. 保持内容一致性：在风格迁移过程中，通过时间感知注意力交换技术，确保目标图像在保留风格的同时，维持原始内容的结构和语义，避免内容失真。

SigStyle技术原理

1. 超网络驱动的风格感知微调：SigStyle采用超网络对扩散模型的解码器模块进行微调，仅需单张风格图像即可学习风格属性。超网络通过预测权重偏移量来调节注意力相关权重，避免过拟合，同时提高风格迁移的准确性和效率。
2. 个性化文本到图像扩散模型：利用个性化文本到图像模型的语义先验，捕捉风格图像的核心特征，并将其表示为特殊的风格标记（token）。风格迁移被定义为目标图像基于风格标记的重建过程。
3. 时间感知注意力交换技术：在目标图像生成的早期去噪步骤中，将原始内容图像的自注意力图替换为目标图像的对应注意力图，从而将内容信息注入到生成过程中，确保风格迁移时内容的一致性。
4. 基于扩散模型的风格表示：SigStyle通过DDIM逆向映射将内容图像转换为噪声潜变量，并利用微调后的扩散模型进行去噪重建，生成风格化的图像。这种方法能够在不改变内容结构的前提下，实现风格的精准迁移。
5. 单图像风格学习：SigStyle专注于从单张风格图像中学习风格特征，解决了传统方法依赖多张参考图像的局限性，使风格迁移更加灵活和高效。
6. 扩展性和通用性：SigStyle框架不仅适用于全局风格迁移，还支持多种扩展应用，如局部风格化、纹理迁移和风格融合等，展示了其在不同场景下的通用性和适应性。

SigStyle应用场景

1. 艺术创作：将经典艺术风格（如梵高的《星月夜》）迁移到现代摄影作品或绘画中，为艺术创作提供新的灵感和表现形式。
2. 广告设计：为广告图像添加特定的品牌风格或流行元素，提升视觉吸引力和品牌辨识度。
3. 游戏开发：快速将游戏中的角色或场景转换为不同的艺术风格，丰富游戏视觉效果，降低美术资源制作成本。
4. 影视后期：将电影或电视剧中的画面风格统一为某种特定的艺术风格，增强视觉连贯性和艺术氛围。
5. 时尚设计：将时尚元素或纹理风格迁移到服装设计图或产品包装上，快速探索不同的设计风格。
6. 数字绘画：为数字绘画作品添加个性化风格，帮助艺术家快速实现不同风格的创作尝试，提升创作效率。

SigStyle项目入口

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