本文提出了一种基于结构化细粒度监督的内容保留模型，利用语言信息并设定模型目标以达到在改变句子的风格的同时更好地保留与风格无关的内容，进行情感和政治倾向转换任务的实验表明该模型在内容保留和风格转换上表现出显著改善。

Oct, 2018

本文提出了一种基于分离表示的风格迁移模型 StyleFlow，通过设计注意力耦合层和基于归一化流的数据增强方法来实现通过风格转移实现保留内容。实验结果表明，该模型在大多数度量标准上达到了最先进的性能水平。

Dec, 2022

文本风格转换方法在自然语言处理中越来越受欢迎，允许将文本从有毒到神经、从正式到非正式、从古老到现代英语等形式进行改写。在一些应用中，解决这一任务不仅仅是生成一些神经 / 非正式 / 现代化的文本，更重要的是保持原始内容不变。通过比较各种风格转换模型在正式转换领域的实例，我们对各种风格转换方法的内容保留能力进行了研究。我们创建了一个形式与非正式任务导向的对话的平行数据集，与 GYAFC 等现有数据集的关键区别是包含了必须在改写过程中保留的预定义语义槽，例如命名实体。这个额外的注释允许我们对几种最先进的风格转换技术进行精确的对比研究。我们研究的另一个结果是对无监督方法 LEWIS 进行改进，在所提出的任务中取得了明显的改进，优于原始方法和所有评估的基准方法。

Aug, 2023

本文提出 Style Transformer，它结合了注意力机制和变形器模型，可以更好地处理文本风格转移和内容保存的问题。

May, 2019

该论文主要研究了利用内容转换模块和归一化层实现以样式为导向的图像风格转移，并且能够实现高分辨率图像合成和实时视频风格化，通过定量和定性的实验验证了该方法的有效性。

Mar, 2020

基于极性感知去噪的情感转换模型，通过在生成文本中准确控制情感属性，以极大程度保留内容，平衡风格和内容之间的权衡，实现了更好的内容保留效果。

Dec, 2023

本文提出了一种基于扩散的非监督图像转换方法，使用分离的风格和内容表征，并使用 ViT 模型中的中间键提取多头自注意层作为内容保存损失，并匹配文本驱动风格转移的 [CLS] 分类令牌，同时使用额外的 CLIP 损失，实验结果表明，该方法在文本引导和图像引导的转换任务中优于现有的基准模型。

Sep, 2022

本文提出了一种基于双重强化学习框架的一步映射模型，以直接传输文本的风格，而无需分离内容和风格，通过在双重结构上设计的两种奖励来反映风格准确性和内容保留。这种方法可以在没有使用并行数据的情况下通过强化学习训练出两个一步映射模型，评估表明该模型在两个基准数据集上表现优于现有技术，特别是 BLEU 分数平均提高了 8 分以上，人类评估也验证了该模型在风格准确性、内容保留和流畅性方面的有效性。

May, 2019

提出一种广义的神经风格转移网络，由风格解码器、内容解码器、混合器和解码器组成，可用于多种风格的图像转移任务。

Nov, 2017

本文提出一种控制文本数据中多种因素变异的模型，用回译机制代替对解缠缠绕的限制，实现对性别、情感、产品类型等多个属性的控制，并通过在潜空间中的池化运算使内容保留和风格变化之间的权衡更加精细，进一步拓展了去耦合框架的应用范围。

Nov, 2018