使用文本到图像的风格转换扩散模型进行绘制

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文章介绍了 DreamStyler ，这是一个创新的艺术图像合成框架，它不仅能够根据文本描述生成图像，还能执行风格迁移任务。通过扩展文本嵌入空间至去噪时间步域， DreamStyler 提出了多阶段文本反转技术，以优化整个艺术图像合成过程。此外，它引入了一种上下文感知提示增强的方法来分离样式和内容信息，从而更精确地反映参考样式的特征。实验结果表明， DreamStyler 在多个场景中表现优异，具有在艺术创作中的巨大潜力。 1 DreaStyler框架 DreamStyler的设计目标是为了解决现有文本到图像模型难以仅凭文字描述捕捉绘画独特风格（如笔触、色彩基调或构图）的问题。它能够实现高质量的艺术图像生成和风格迁移。 多阶段文本嵌入：通过扩展文本嵌入到去噪时间步域，DreamStyler提出了一种多阶段的文本反转方法，将整个扩散过程分割成多个阶段，并将每个 ………………………………