CVPR 2025 | 注意力蒸馏：视觉特征迁移的统一方法

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导读 本文是VCC高旭同学对论文 Attention Distillation: A Unified Approach to Visual Characteristics Transfer 的解读，该工作来自深圳大学可视计算研究中心黄惠教授课题组，并已发表在计算机视觉顶级会议CVPR 2025上。 项目主页：  https://vcc.tech/research/2025/AttDistill 代码开源： https://xugao97.github.io/AttentionDistillation/ Huggingface WebUI地址： https://huggingface.co/spaces/ccchenzc/AttentionDistillation 该工作提出了一种 基于注意力蒸馏的方法，用于解决多种视觉特征迁移任务。 对于给定的样例图像，该方法能够精准地理解并重现其视觉特征，为广泛的基于样例的图像合成应用提供了统一的框架，例如艺术风格迁移、外观迁移、特定风格的文本到图像生成，以及各种纹理合成任务。 I   引言  基于样例的图像合成技术旨在生成融合样例图像风格、纹理等视觉元素的新内容，这一任务在计算 ………………………………