CSGO

CSGO是一个基于内容风格合成的文本到图像生成模型,它通过一个数据构建管道生成并自动清洗风格化数据三元组,构建了首个大规模的风格迁移数据集IMAGStyle,包含210k图像三元组。CSGO模型采用端到端训练,明确解耦内容和风格特征,通过独立特征注入实现。它实现了图像驱动的风格迁移、文本驱动的风格合成以及文本编辑驱动的风格合成,具有无需微调即可推理、保持原始文本到图像模型的生成能力、统一风格迁移和风格合成等优点。

需求人群:

"目标受众包括图像设计师、视觉艺术家、研究人员以及对图像风格化感兴趣的开发者。CSGO通过提供高质量的风格迁移和风格合成功能,帮助用户实现创意视觉内容的生成,无需手动调整图像风格,从而节省时间并提高工作效率。"

使用场景示例:

设计师使用CSGO将古典油画的风格应用到现代摄影作品上。

艺术家通过文本描述生成具有特定艺术风格的图像。

研究人员利用CSGO在图像风格化领域的学术研究中进行实验。

产品特色:

图像驱动风格迁移:能够将一种图像的风格应用到另一种图像上,保持内容不变。

文本驱动风格合成:通过文本描述生成具有特定风格的图像。

文本编辑驱动风格合成:允许用户通过编辑文本来改变图像的风格。

端到端训练:无需额外的微调步骤即可进行推理。

数据构建管道:自动生成和清洗风格化数据三元组。

解耦内容和风格特征:通过独立特征注入明确区分内容和风格。

风格控制能力:在图像生成中增强风格控制能力。

使用教程:

访问CSGO官方网站。

阅读关于CSGO的介绍和功能说明。

下载并安装必要的软件或插件(如果有)。

上传你想要风格迁移的图像。

输入描述你期望风格的文本或选择预设的风格选项。

调整参数以优化生成的图像效果。

生成图像并下载结果。

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