InstantStyle: Free Lunch towards Style-Preserving in Text-to-Image Generation

调参自由的基于扩散的模型已经在图像个性化和定制领域展示了显著的潜力。然而，尽管取得了这一显著进展，当前的模型仍然面临着几个复杂的挑战，以产生风格一致的图像生成。首先，风格的概念本质上是不确定的，包括诸多元素，如颜色、材料、氛围、设计和结构等。其次，反演方法容易出现风格退化，通常会导致细节的丢失。最后，适配器方法通常需要为每个参考图像精心调整权重，以实现风格强度和文本可控性之间的平衡。在本文中，我们首先考察了几个引人注目但经常被忽视的观察结果。然后，我们介绍了InstantStyle，这是一个旨在通过实施两个关键策略来解决这些问题的框架：1) 一个简单的机制，将特征空间内的参考图像的风格和内容分离，基于这样的假设，即在同一空间内的特征可以相互加或相互减。2) 将参考图像特征专门注入到风格特定的块中，从而防止风格泄漏，避免了繁琐的权重调整，这通常是更参数重的设计的特征。我们的工作展示了卓越的视觉风格化结果，实现了风格强度和文本元素可控性之间的最佳平衡。我们的代码将在https://github.com/InstantStyle/InstantStyle上提供。

本论文旨在解决图像风格个性化和定制化方面的问题，特别是在风格一致性图像生成方面的复杂挑战。当前模型在风格一致性方面仍然存在许多复杂的挑战，例如风格概念的不确定性、反演方法容易导致细节丢失、适配器方法需要繁琐的权重调整等。

InstantStyle框架提出了两个关键策略来解决这些问题：1）在特征空间内将参考图像的风格和内容分离，从而实现风格和内容的可控性；2）将参考图像特征仅注入到风格特定块中，从而防止风格泄漏和避免繁琐的权重调整。

该框架在视觉风格化方面取得了优越的结果，实现了风格强度和文本元素可控性的最佳平衡。作者还提供了开源代码。

最近的相关研究包括：1）基于深度学习的图像风格转换方法；2）适配器方法在图像生成中的应用；3）以风格为中心的图像生成方法。