論文の概要: Towards Highly Realistic Artistic Style Transfer via Stable Diffusion with Step-aware and Layer-aware Prompt

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.11474v3
• Date: Mon, 12 Aug 2024 11:55:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-13 23:17:20.165489
• Title: Towards Highly Realistic Artistic Style Transfer via Stable Diffusion with Step-aware and Layer-aware Prompt
• Title（参考訳）: ステップ・アウェアとレイヤー・アウェア・プロンプトによる安定拡散による高現実的な芸術的スタイルの伝達に向けて
• Authors: Zhanjie Zhang, Quanwei Zhang, Huaizhong Lin, Wei Xing, Juncheng Mo, Shuaicheng Huang, Jinheng Xie, Guangyuan Li, Junsheng Luan, Lei Zhao, Dalong Zhang, Lixia Chen,
• Abstract要約: 芸術的スタイルの転送は、学習した芸術的スタイルを任意のコンテンツイメージに転送することを目的としており、芸術的なスタイル化されたイメージを生成する。 LSASTと呼ばれる,事前学習型拡散型アートスタイルトランスファー手法を提案する。 提案手法は,最先端の芸術的スタイル伝達法よりも,よりリアルな芸術的スタイル化画像を生成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.27693060663517
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Artistic style transfer aims to transfer the learned artistic style onto an arbitrary content image, generating artistic stylized images. Existing generative adversarial network-based methods fail to generate highly realistic stylized images and always introduce obvious artifacts and disharmonious patterns. Recently, large-scale pre-trained diffusion models opened up a new way for generating highly realistic artistic stylized images. However, diffusion model-based methods generally fail to preserve the content structure of input content images well, introducing some undesired content structure and style patterns. To address the above problems, we propose a novel pre-trained diffusion-based artistic style transfer method, called LSAST, which can generate highly realistic artistic stylized images while preserving the content structure of input content images well, without bringing obvious artifacts and disharmonious style patterns. Specifically, we introduce a Step-aware and Layer-aware Prompt Space, a set of learnable prompts, which can learn the style information from the collection of artworks and dynamically adjusts the input images' content structure and style pattern. To train our prompt space, we propose a novel inversion method, called Step-ware and Layer-aware Prompt Inversion, which allows the prompt space to learn the style information of the artworks collection. In addition, we inject a pre-trained conditional branch of ControlNet into our LSAST, which further improved our framework's ability to maintain content structure. Extensive experiments demonstrate that our proposed method can generate more highly realistic artistic stylized images than the state-of-the-art artistic style transfer methods.
• Abstract（参考訳）: 芸術的スタイルの転送は、学習した芸術的スタイルを任意のコンテンツイメージに転送することを目的としており、芸術的なスタイル化されたイメージを生成する。 既存の生成的対向的ネットワークベースの手法は、非常にリアルなスタイリングされたイメージを生成できず、常に明らかなアーティファクトや不調和なパターンを導入します。 近年,大規模な事前学習拡散モデルが,高度にリアルな芸術的スタイリング画像を生成する新たな方法を生み出している。 しかし、拡散モデルに基づく手法は、通常、入力されたコンテンツ画像のコンテンツ構造をうまく保存することができず、望ましくないコンテンツ構造やスタイルパターンを導入している。 上記の問題に対処するために,LSASTと呼ばれる,事前学習した拡散型芸術的スタイル転送手法を提案する。 具体的には、学習可能なプロンプトの集合であるステップ認識とレイヤ認識のPrompt Spaceを導入し、アート作品のコレクションからスタイル情報を学習し、入力画像のコンテンツ構造とスタイルパターンを動的に調整する。 本研究では,プロンプト空間を学習するために,ステップウェアとレイヤアウェアのPrompt Inversionと呼ばれる新しいインバージョン手法を提案する。 さらに,私たちのLSASTに事前学習したControlNet条件分岐を注入することで,コンテント構造を維持するためのフレームワークの能力をさらに向上する。 大規模な実験により,提案手法は最先端の芸術的スタイル伝達法よりも,よりリアルな芸術的スタイル化画像を生成することができることが示された。

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