InstantX团队新作！基于端到端训练的风格转换模型CSGO，图像和文本驱动的风格控制！

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由InstantX团队、南京理工大学、北京航空航天大学以及北京大学联合提出了一种基于端到端训练的风格转换模型 CSGO，它采用独立的特征注入明确地解耦内容和风格特征。统一的 CSGO 实现了图像驱动的风格转换、文本驱动的风格化合成和文本编辑驱动的风格化合成。大量实验证明了该方法在增强图像生成中的风格控制能力方面的有效性。 CSGO 实现了高质量的（1）图像（草图和自然）驱动的风格转换、（2）文本驱动的风格化合成和（3）文本编辑驱动的风格化合成。 相关链接 项目主页-https://csgo-gen.github.io/ 代码链接-https://github.com/instantX-research/CSGO 论文链接-https://arxiv.org/pdf/2408.16766 论文阅读 CSGO：文本到图像生成中的内容样式组合 摘要 扩散模型在受控图像生成中表现出卓越的能力，这进一步激发了人们对图像风格转换的兴趣。由于特定数据的稀缺， ………………………………