論文の概要: U-StyDiT: Ultra-high Quality Artistic Style Transfer Using Diffusion Transformers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.08157v1
- Date: Tue, 11 Mar 2025 08:12:38 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-12 15:43:32.958457
- Title: U-StyDiT: Ultra-high Quality Artistic Style Transfer Using Diffusion Transformers
- Title（参考訳）: U-StyDiT:拡散変換器を用いた超高品質アートスタイル転送
- Authors: Zhanjie Zhang, Ao Ma, Ke Cao, Jing Wang, Shanyuan Liu, Yuhang Ma, Bo Cheng, Dawei Leng, Yuhui Yin,
- Abstract要約: 変換器を用いた拡散(DiT)に基づく新しい芸術的イメージスタイル転送手法U-StyDiTを提案する。
まず,MSM(Multi-view Style Modulator)を設計し,局所的およびグローバル的視点からスタイル画像からスタイル情報を学習する。
次に,スタイル画像からコンテンツとスタイル条件を同時に学習するStyDiTブロックを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.37321110116169
- License:
- Abstract: Ultra-high quality artistic style transfer refers to repainting an ultra-high quality content image using the style information learned from the style image. Existing artistic style transfer methods can be categorized into style reconstruction-based and content-style disentanglement-based style transfer approaches. Although these methods can generate some artistic stylized images, they still exhibit obvious artifacts and disharmonious patterns, which hinder their ability to produce ultra-high quality artistic stylized images. To address these issues, we propose a novel artistic image style transfer method, U-StyDiT, which is built on transformer-based diffusion (DiT) and learns content-style disentanglement, generating ultra-high quality artistic stylized images. Specifically, we first design a Multi-view Style Modulator (MSM) to learn style information from a style image from local and global perspectives, conditioning U-StyDiT to generate stylized images with the learned style information. Then, we introduce a StyDiT Block to learn content and style conditions simultaneously from a style image. Additionally, we propose an ultra-high quality artistic image dataset, Aes4M, comprising 10 categories, each containing 400,000 style images. This dataset effectively solves the problem that the existing style transfer methods cannot produce high-quality artistic stylized images due to the size of the dataset and the quality of the images in the dataset. Finally, the extensive qualitative and quantitative experiments validate that our U-StyDiT can create higher quality stylized images compared to state-of-the-art artistic style transfer methods. To our knowledge, our proposed method is the first to address the generation of ultra-high quality stylized images using transformer-based diffusion.
- Abstract（参考訳）: 超高品質の芸術的スタイル転送とは、そのスタイル画像から学んだスタイル情報を用いて、超高品質のコンテンツイメージを塗り替えることである。
既存の芸術的なスタイル転送手法は、スタイル再構築に基づく手法と、コンテンツスタイルのアンタングルメントに基づくスタイル転送アプローチに分類することができる。
これらの手法は、いくつかの芸術的なスタイリング画像を生成することができるが、それでも明らかなアーティファクトや不調和なパターンを示しており、非常に高品質な芸術的なスタイリング画像を作成する能力を妨げている。
これらの課題に対処するために,トランスフォーマーベース拡散(DiT)に基づいて構築され,コンテンツスタイルのゆがみを学習し,超高品質な芸術的スタイリング画像を生成する,新しい芸術的イメージスタイル転送手法U-StyDiTを提案する。
具体的には、まず、ローカルおよびグローバルの観点からスタイル画像からスタイル情報を学ぶためのマルチビュースタイル変調器(MSM)を設計し、U-StyDiTを条件付け、学習したスタイル情報を用いてスタイル画像を生成する。
次に,スタイル画像からコンテンツとスタイル条件を同時に学習するStyDiTブロックを提案する。
さらに,40,000種類の画像を含む10のカテゴリからなる,超高品質な芸術画像データセットAes4Mを提案する。
このデータセットは、データセットのサイズとデータセット内の画像の品質のために、既存のスタイル転送手法では高品質な芸術的なスタイル化イメージを生成できないという問題を効果的に解決する。
最後に、我々のU-StyDiTは、最先端の芸術的スタイルの転送方法と比較して、高品質なスタイリング画像を作成できることを、定性的かつ定量的に検証した。
我々の知る限り,提案手法はトランスフォーマーによる拡散を用いた超高品質なスタイリング画像の生成に最初に対処するものである。
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