論文の概要: StyleAdapter: A Single-Pass LoRA-Free Model for Stylized Image Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.01770v1
• Date: Mon, 4 Sep 2023 19:16:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-06 17:32:18.329914
• Title: StyleAdapter: A Single-Pass LoRA-Free Model for Stylized Image Generation
• Title（参考訳）: StyleAdapter:スティル化画像生成のためのシングルパスLORAフリーモデル
• Authors: Zhouxia Wang, Xintao Wang, Liangbin Xie, Zhongang Qi, Ying Shan, Wenping Wang, and Ping Luo
• Abstract要約: 本稿では,テキストプロンプトとスタイル参照画像を入力として取り込む,スタイル付画像生成のためのLoRAフリーな手法を提案する。 StyleAdapterは、プロンプトの内容にマッチする高品質な画像を生成し、単一のパスで参照のスタイルを採用することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 97.24936247688824
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a LoRA-free method for stylized image generation that takes a text prompt and style reference images as inputs and produces an output image in a single pass. Unlike existing methods that rely on training a separate LoRA for each style, our method can adapt to various styles with a unified model. However, this poses two challenges: 1) the prompt loses controllability over the generated content, and 2) the output image inherits both the semantic and style features of the style reference image, compromising its content fidelity. To address these challenges, we introduce StyleAdapter, a model that comprises two components: a two-path cross-attention module (TPCA) and three decoupling strategies. These components enable our model to process the prompt and style reference features separately and reduce the strong coupling between the semantic and style information in the style references. StyleAdapter can generate high-quality images that match the content of the prompts and adopt the style of the references (even for unseen styles) in a single pass, which is more flexible and efficient than previous methods. Experiments have been conducted to demonstrate the superiority of our method over previous works.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,テキストプロンプトとスタイル参照画像を入力とし,単一のパスで出力画像を生成する,スタイル化画像生成のためのloraフリー手法を提案する。 各スタイルでLoRAを個別にトレーニングする既存の方法とは異なり、我々の方法は統一されたモデルで様々なスタイルに適応できる。 しかし、これは2つの課題をもたらす。 1)プロンプトは生成されたコンテンツに対する制御性を失い、 2) 出力画像はスタイル参照画像の意味的特徴とスタイル的特徴の両方を継承し,その内容の忠実さを補完する。 これらの課題に対処するために,2つのコンポーネントからなるモデルであるstyleadapterを紹介する。 これらのコンポーネントにより、モデルがプロンプトおよびスタイル参照機能を別々に処理し、スタイル参照におけるセマンティック情報とスタイル情報との強い結合を低減できます。 styleadapterはプロンプトの内容にマッチする高品質なイメージを生成し、単一のパスで参照のスタイル(目に見えないスタイルであっても)を採用することができる。 本手法の先行研究よりも優れていることを示す実験を行った。

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