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StyleDrop：比肩Midjourney的图像生成器
2023年06月05日 由 Samoyed 发表
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Google的StyleDrop一经发布便引起了广泛的关注。StyleDrop是一个由 Muse 提供支持的文本到图像生成器。StyleDrop可以按照特定的风格生成图像，它可以抓住用户提供的样式的细微差别和细节，例如配色方案、阴影、设计模式以及局部和全局效果。StyleDrop的工作原理是通过微调很少的可训练参数（少于总模型参数的1%）来有效地学习新风格，并通过人工或自动反馈的迭代训练来提高质量。更重要的是，即使用户只提供指定所需样式的单个图像，StyleDrop也能够提供令人满意的结果。根据研究表明，Muse上的Styledrop在根据文本生成并调整图像方面明显优于其他方法，包括Imagen或Stable Diffusion上的DreamBooth和Textual Inversion。
从单一图像生成风格化的图像
StyleDrop通过一个单一的参考图像生成任意风格的高质量图像。在训练和生成的过程中，自然语言中的风格描述符（例如，“在熔融的金色三维渲染风格中”）被附加到内容描述符中。
[caption id="attachment_52031" align="aligncenter" width="740"]
融化的金色3D渲染（melting golden 3d rendering）[/caption]
风格化的角色渲染
StyleDrop生成由单个参考图像描述的具有一致样式的字母图像。在训练和生成时，在内容描述符后面附加一个自然语言的风格描述符（例如，“在抽象的彩虹色流动烟波设计中”）。
[caption id="attachment_52032" align="alignnone" width="740"]
抽象彩虹色流动烟波设计（abstract rainbow colored flowing smoke wave design）[/caption]
成为你的风格助手
您可以很容易地使用自己的品牌资产训练StyleDrop，帮助您快速在自己的风格中设计您的想法。在训练和生成的过程中，自然语言中的风格描述符会附加到内容描述符中。
我的主题，我的风格
将StyleDrop和DreamBooth结合起来，以“我的风格”生成“我的主题”的图像。
与扩散模型微调的比较
Muse 上的 StyleDrop 是一种基于离散令牌的视觉转换器，在风格调整方面优于基于扩散（Imagen, Stable Diffusion）模型的现有方法。
来源：https://styledrop.github.io/
从单一图像生成风格化的图像
StyleDrop通过一个单一的参考图像生成任意风格的高质量图像。在训练和生成的过程中，自然语言中的风格描述符（例如，“在熔融的金色三维渲染风格中”）被附加到内容描述符中。
[caption id="attachment_52031" align="aligncenter" width="740"]
融化的金色3D渲染（melting golden 3d rendering）[/caption]风格化的角色渲染
StyleDrop生成由单个参考图像描述的具有一致样式的字母图像。在训练和生成时，在内容描述符后面附加一个自然语言的风格描述符（例如，“在抽象的彩虹色流动烟波设计中”）。
[caption id="attachment_52032" align="alignnone" width="740"]
抽象彩虹色流动烟波设计（abstract rainbow colored flowing smoke wave design）[/caption]成为你的风格助手
您可以很容易地使用自己的品牌资产训练StyleDrop，帮助您快速在自己的风格中设计您的想法。在训练和生成的过程中，自然语言中的风格描述符会附加到内容描述符中。
我的主题，我的风格
将StyleDrop和DreamBooth结合起来，以“我的风格”生成“我的主题”的图像。
与扩散模型微调的比较
Muse 上的 StyleDrop 是一种基于离散令牌的视觉转换器，在风格调整方面优于基于扩散（Imagen, Stable Diffusion）模型的现有方法。
来源：https://styledrop.github.io/
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