InstantStyle: Kostenloses Mittagessen auf dem Weg zur stilbewahrenden Text-zu-Bild-Generierung

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

April 3, 2024

Autoren: Haofan Wang, Qixun Wang, Xu Bai, Zekui Qin, Anthony Chen

cs.AI

Zusammenfassung

Tuning-freie Diffusionsmodelle haben ein signifikantes Potenzial im Bereich der Bildpersonalisierung und -anpassung gezeigt. Trotz dieser beachtlichen Fortschritte haben aktuelle Modelle weiterhin mit mehreren komplexen Herausforderungen bei der Erzeugung stil-konsistenter Bilder zu kämpfen. Erstens ist der Begriff des Stils inhärent unterbestimmt und umfasst eine Vielzahl von Elementen wie Farbe, Material, Atmosphäre, Design und Struktur, unter anderem. Zweitens neigen Inversionsmethoden zur Stilverschlechterung, was oft zum Verlust fein abgestufter Details führt. Schließlich erfordern adapterbasierte Ansätze häufig eine akribische Gewichtsabstimmung für jedes Referenzbild, um ein Gleichgewicht zwischen Stilintensität und Textsteuerbarkeit zu erreichen. In diesem Artikel beginnen wir mit der Untersuchung mehrerer überzeugender, jedoch häufig übersehener Beobachtungen. Anschließend stellen wir InstantStyle vor, ein Framework, das entwickelt wurde, um diese Probleme durch die Implementierung von zwei Schlüsselstrategien anzugehen: 1) Ein einfacher Mechanismus, der Stil und Inhalt von Referenzbildern im Merkmalsraum entkoppelt, basierend auf der Annahme, dass Merkmale im selben Raum entweder addiert oder voneinander subtrahiert werden können. 2) Die Injektion von Referenzbildmerkmalen ausschließlich in stil-spezifische Blöcke, um Stil-Lecks zu verhindern und aufwändige Gewichtsabstimmungen zu vermeiden, die oft bei designs mit vielen Parametern charakteristisch sind. Unsere Arbeit zeigt überlegene visuelle Stilisierungsergebnisse auf und findet ein optimales Gleichgewicht zwischen Stilintensität und Steuerbarkeit von Textelementen. Unser Code wird unter https://github.com/InstantStyle/InstantStyle verfügbar sein.

English

Tuning-free diffusion-based models have demonstrated significant potential in the realm of image personalization and customization. However, despite this notable progress, current models continue to grapple with several complex challenges in producing style-consistent image generation. Firstly, the concept of style is inherently underdetermined, encompassing a multitude of elements such as color, material, atmosphere, design, and structure, among others. Secondly, inversion-based methods are prone to style degradation, often resulting in the loss of fine-grained details. Lastly, adapter-based approaches frequently require meticulous weight tuning for each reference image to achieve a balance between style intensity and text controllability. In this paper, we commence by examining several compelling yet frequently overlooked observations. We then proceed to introduce InstantStyle, a framework designed to address these issues through the implementation of two key strategies: 1) A straightforward mechanism that decouples style and content from reference images within the feature space, predicated on the assumption that features within the same space can be either added to or subtracted from one another. 2) The injection of reference image features exclusively into style-specific blocks, thereby preventing style leaks and eschewing the need for cumbersome weight tuning, which often characterizes more parameter-heavy designs.Our work demonstrates superior visual stylization outcomes, striking an optimal balance between the intensity of style and the controllability of textual elements. Our codes will be available at https://github.com/InstantStyle/InstantStyle.