Visual-Style-Prompting

Visual-Style-Prompting

创新的视觉风格提示方法实现文本到风格化图像生成

Visual-Style-Prompting项目提出创新的视觉风格提示方法,通过交换自注意力层键值实现多样化图像生成并保持特定风格。无需微调即可使用,生成图像忠实反映参考风格。经广泛评估,该方法在多种风格和文本提示下表现优异,准确匹配文本描述并最佳呈现参考风格。

Visual Style Prompting文本到图像生成扩散模型自注意力机制风格控制Github开源项目

🎨 使用交换自注意力的视觉风格提示

: 无需训练的文本到风格化图像

ArXiv | 📖 论文 | ✨ 项目页面

作者    Jaeseok Jeong<sup>1,2*</sup>, Junho Kim<sup>1*</sup>, Yunjey Choi<sup>1</sup>, Gayoung Lee<sup>1</sup>, Youngjung Uh<sup>2†</sup> <br> <sub>          <sup>1</sup>NAVER AI 实验室, <sup>2</sup>延世大学</sub> <br> <sub>          <sup>*</sup>贡献相同, <sup></sup>通讯作者</sub>

示例图

🔆 摘要

在不断发展的文本到图像生成领域中,扩散模型已成为内容创作的强大工具。尽管它们具有显著的能力,但现有模型在实现具有一致风格的可控生成方面仍面临挑战,需要昂贵的微调或由于内容泄漏而常常无法充分转移视觉元素。为解决这些挑战,我们提出了一种新颖的方法——视觉风格提示,以生成多样化的图像,同时保持特定的风格元素和细微差别。在去噪过程中,我们保留原始特征的查询,同时在后期自注意力层中将键和值与参考特征的键和值进行交换。 这种方法允许在不进行任何微调的情况下进行视觉风格提示,确保生成的图像保持忠实的风格。通过对各种风格和文本提示的广泛评估,我们的方法显示出优于现有方法的优势,最能反映参考风格,并确保生成的图像最准确地匹配文本提示。


🔥 待办事项

  • 颜色校准以使用真实图像作为参考
  • 演示中的用户图像
  • 演示中的GPU升级(感谢HF)

🤗 HuggingFace 演示


✨ 环境要求

> pytorch 1.13.1
> pip install --upgrade diffusers accelerate transformers einops kornia gradio triton xformers==0.0.16

✨ 使用方法

使用配置文件中预定义的风格

> python vsp_script.py --style fire

VSP图像

👉 使用Controlnet

> python vsp_control-edge_script.py --style fire --controlnet_scale 0.5 --canny_img_path assets/edge_dir
> python vsp_control-depth_script.py --style fire --controlnet_scale 0.5 --depth_img_path assets/depth_dir

控制图像

👉 使用用户图像

> python vsp_real_script.py --img_path assets/real_dir --tar_obj cat --output_num 5 --color_cal_start_t 150 --color_cal_window_size 50
  • 为获得更好的结果,您可以通过直接编辑代码来仅为推理图像添加更多风格描述。
    • vsp_real_script.py -> def create_prompt
    • style_name.png格式保存您的图像。
      • 例如:The starry night.png 真实图像

✨ 其他

👉 如何可视化注意力图?

  1. 保存注意力图。
> python visualize_attention_src/save_attn_map_script.py
  1. 可视化注意力图。
> python visualize_attention_src/visualize_attn_map_script.py
<div align="center"> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/835a84d5/d7a5a308-a57d-454c-9302-fc37a53b0ae9.png" width="394" height="469"> </div>

📚 引用

@article{jeong2024visual, title={Visual Style Prompting with Swapping Self-Attention}, author={Jeong, Jaeseok and Kim, Junho and Choi, Yunjey and Lee, Gayoung and Uh, Youngjung}, journal={arXiv preprint arXiv:2402.12974}, year={2024} }

✨ 许可证

Visual Style Prompting with Swapping Self-Attention
版权所有 (c) 2024-现在 NAVER Cloud Corp.

根据Apache许可证2.0版("许可证")授权;
除非遵守许可证,否则您不得使用此文件。
您可以在以下位置获取许可证副本:

    http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0

除非适用法律要求或书面同意,否则根据许可证分发的软件是基于
"按原样"分发的,不附带任何明示或暗示的担保或条件。
有关许可证下的特定语言管理权限和限制,请参阅许可证。

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