DreamStyler 是一种新的框架，用于艺术图像合成，具备文本到图像合成和风格转换的能力，通过多阶段的文本嵌入和上下文感知的文本提示来优化图像质量，并具备适应一系列风格参考的灵活性，实验证明其在多种场景下的卓越性能，显示出在艺术产品创作方面的潜在优势。

Sep, 2023

该研究论文介绍了一种名为 Single-StyleForge 的新方法，用于将预训练的文本到图像扩散模型进行个性化训练，从文本提示中生成指定风格的多样化图像。此外，研究还提出了一种名为 Multi-StyleForge 的改进方法，通过学习多个标记来改善风格和文本 - 图像对齐的质量，在六种不同的艺术风格上实验评估表明，在生成的图像质量和感知保真度指标（如 FID、KID 和 CLIP 分数）方面取得了显着的改善。

Apr, 2024

最近的文本到图像生成模型（如稳定扩散）非常擅长模仿和生成受版权保护的内容，这引起了艺术家们的担忧，他们担心自己的独特风格可能会被不当复制。为了解决这个问题，本文将 “艺术版权侵权” 问题重新定义为对图像集进行分类问题，而不是探究图像间的相似性。我们首先介绍了 ArtSavant，这是一个实用的工具，通过与由 WikiArt 策展的 372 位艺术家作品组成的参考数据集进行比较，可以确定艺术家的独特风格，并识别其是否出现在生成的图像中。我们利用两种互补的方法对图像集进行艺术风格分类，包括 TagMatch，这是一种新颖且可解释的方法，更适合非技术相关的利益相关者（艺术家、律师、法官等）广泛使用。利用 ArtSavant 进行大规模实证研究，以量化的方式揭示了三种流行的文本到图像生成模型中艺术风格被复制的普遍情况。在包括许多著名艺术家在内的大量艺术家的数据集中，仅有 20％的艺术家的风格有被当今流行的文本到图像生成模型简单指令提示复制的风险。

Apr, 2024

通过提取样式描述符来将生成图像的风格归属于用于训练文本生成图像模型的图像，并展示了在各种样式检索任务中有希望的结果。

Apr, 2024

本文介绍了一种基于文本到图像模型的图像综合方法 StyleDrop，可以通过少量的可训练参数学习新的图像风格，并且能够很好地捕捉用户提供的颜色方案、阴影、设计模式、局部和全局效果，而且即使用户只提供一个指定了所需风格的图像，也能够产生令人印象深刻的结果。StyleDrop 实现于 Muse 上对比其他方法表现更优。

Jun, 2023

使用神经生成能力和感知注入技术，本研究提出了一种无需提示的生成方法，使用户能够自动生成个性化的具有自定义艺术风格的画作内容。

Feb, 2024

本文提出了一种新的方法，结合使用预训练的图像文本扩散模型和基于生成对抗网络的 3D 生成网络，用于生成高质量，风格化的 3D 头像，并在视觉质量和多样性方面优于现有最先进的方法。

May, 2023

提出了一种新的任务，文本驱动的风格化图像生成，以进一步增强内容创造中的可编辑性，通过升级经过训练的文本到图像模型与可训练的调制网络，同时引入扩散样式和内容正则化，实现了高质量的风格化文本到图像生成。

Nov, 2023

本研究提出了 StyleBabel 数据集，包括超过 135K 的数字艺术作品的自然语言标题和描述艺术风格的自由表单标签；通过一种基于 Grounded Theory 的迭代方法进行收集，使用 ALADIN 架构 + Visual Transformer (ViT) 和跨模态表示学习进行 fine-grained style 检索，从而实现了自由形式标记的生成、自然语言描述艺术风格以及精细化文本搜索等多样化的样式特征任务。

Mar, 2022

Tuning-free diffusion-based models have achieved promising results in image personalization and customization, but still face challenges in style-consistent image generation. This paper introduces InstantStyle, a framework that addresses these challenges by decoupling style and content, and injecting reference image features into style-specific blocks to achieve superior visual stylization outcomes.

Apr, 2024