ArtCrafter – 清华联合鹏城实验室和联想共同推出的文本到图像风格迁移框架 | AI工具集

ArtCrafter是什么

ArtCrafter是清华大学、鹏城实验室和联想研究院共同推出的文本到图像风格迁移框架，基于扩散模型，解决传统方法在风格表达、内容一致性和输出多样性方面的局限。ArtCrafter基于嵌入重构架构实现，包含三个关键组件：基于注意力的风格提取模块，用多层架构和感知器注意力机制从参考图像中提取细腻的风格特征；文本-图像对齐增强模块，基于注意力交互将图像和文本嵌入映射到共享特征空间，使生成图像更贴近文本提示内容；显式调制组件，基于线性插值和拼接融合原始与多模态嵌入，生成多样化且与文本相关的图像。

ArtCrafter的主要功能

• 风格迁移：将参考图像的风格特征迁移到生成图像中，实现多样化的艺术风格表现。
• 文本引导：根据文本提示生成与之内容一致的图像，满足个性化创作需求。
• 增强多样性：生成具有丰富视觉表现和风格变化的图像，避免结果过于单一。
• 保持一致性：在风格迁移过程中，保持生成图像与文本提示和参考图像内容的高度一致性。
• 兼容性强：与现有的可控工具兼容，灵活应用于不同的创作场景和需求。

ArtCrafter的技术原理

• 基于扩散模型：基于扩散模型的生成能力，逐步去噪生成图像。
• 嵌入重构架构：基于嵌入重构设计，将文本和图像嵌入映射到共享特征空间，实现跨模态的融合与交互。
• 基于注意力的风格提取：采用多层架构和感知器注意力机制，从参考图像中提取局部和全局的风格特征，确保风格编码的准确性和丰富性。
• 文本-图像对齐增强：用精心设计的注意力交互，动态调整文本提示中不同部分的重要性，使生成图像更好地反映文本内容。
• 显式调制：基于线性插值和拼接等方法，将原始图像和文本嵌入与多模态嵌入融合，增强模型的适应性和生成结果的多样性。

ArtCrafter的项目地址

ArtCrafter的应用场景

• 个性化创作：帮助艺术家快速实现创作想法，探索更多艺术可能性。
• 娱乐与游戏：游戏开发者在设计中生成符合风格设定的形象，为游戏增添独特的视觉元素。
• 艺术教育：美术老师在给学生讲解印象派艺术风格时，生成几幅具有印象派特点的风景画，让学生直观地感受印象派对光影、色彩的独特处理方式，加深对艺术风格的理解。
• 广告创意：运动品牌设计师生成充满活力、阳光气息的运动场景图像，用在广告制作，吸引年轻消费者的注意力。
• 艺术风格分析：艺术史研究者对比分析生成的图像，研究者能更深入地探讨特定艺术时期艺术家对人体比例、光影处理等方面的共同特点和创新之处。