文章主旨：

DEADiff通过双重解耦表示提取机制和解耦条件机制，解决了扩散模型在风格迁移中文本控制能力下降的问题，实现了风格化能力与文本控制的最佳平衡。

关键要点：

• 提出双重解耦表示提取机制，通过Q-Former分别提取参考图像的风格和语义特征，缓解语义冲突问题。
• 设计解耦条件机制，将不同分辨率层用于注入风格和语义特征，以减少语义干扰。
• 采用非重构训练范式，分别针对风格和内容任务构建配对数据集，提升模型的解耦能力。
• 实验表明，DEADiff在风格化能力、文本忠实度和图像质量之间实现了显著优势。
• 支持多种应用场景，包括参考语义风格化、风格混合以及与ControlNet的结合。

内容结构：

1. 介绍

   扩散模型在文本到图像生成中的性能强大，但当前基于编码器的方法存在风格与文本语义耦合问题，导致文本控制能力下降。DEADiff旨在解决这一问题，通过解耦风格和语义表示，提升文本可控性。

2. 方法

   • 双重解耦表示提取：使用Q-Former分别提取风格和语义特征，避免二者的耦合。
   • 解耦条件机制：利用U-Net不同分辨率层的特性，将风格特征注入细层，语义特征注入粗层。
   • 非重构训练范式：通过配对数据集训练模型，进一步提升风格和语义解耦效果。

3. 实验

   比较DEADiff与其他最先进方法的性能，结果显示DEADiff在风格相似性、文本对齐和图像质量方面表现优异。此外，消融研究验证了各组件的关键作用。

4. 应用

   展示DEADiff的应用场景，包括参考语义风格化、风格混合，以及与ControlNet的结合，证明其广泛适用性。

5. 结论

   DEADiff有效解决了风格迁移中文本控制能力下降的问题，在风格化能力与文本忠实度之间实现了平衡，为模型优化提供了新思路。

文章总结：

DEADiff是一种高效且创新的风格化扩散模型，在文本控制与风格迁移领域具有重要参考价值，未来工作可进一步优化风格相似度和语义解耦能力。

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AI生成未来

查看原文：CVPR 2024 | DEADiff：稳定可控的文本到图像风格化扩散模型（中科大&字节）

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