StyleStudio是西湖大学AI实验室、复旦大学、南洋理工大学和香港科技大学（广州）联合推出的，文本驱动的风格迁移模型，能将参考图像的风格与文本提示的内容融合。StyleStudio基于三种策略解决风格过拟合、控制限制和文本错位问题：跨模态AdaIN机制增强风格与文本特征整合；基于风格的分类器自由引导（SCFG）支持选择性控制风格元素；及教师模型用在早期生成阶段稳定空间布局，减少伪影。StyleStudio能显著提升风格迁移质量和文本对齐，且无需微调集成到现有框架中。
StyleStudio的主要功能文本驱动的风格迁移：根据文本提示，将参考图像的风格应用到新的图像内容上。风格元素的选择性控制：用户强调或省略特定的风格组件，实现更平衡和有意的风格转换。减少风格过拟合：有效降低模型过度复制参考风格图像特征的风险，提高生成图像的美学灵活性和适应性。改善文本对齐准确性：在文本到图像的生成过程中，保持与文本提示的精确对齐。减少不希望的伪影：基于稳定空间布局，减少如棋盘格效应等伪影，提高生成图像的质量。StyleStudio的技术原理跨模态自适应实例归一化（AdaIN）：用AdaIN机制整合风格和文本特征，调整内容特征反映风格统计特性，实现风格特征的有效融合。基于风格的分类器自由引导（SCFG）：生成一个缺乏目标风格的“负”图像，SCFG支持模型专注于转移特定的风格元素，同时过滤掉不需要的风格特征。教师模型：在生成的早期阶段，用教师模型分享空间注意力图，确保不同风格参考图像对同一文本提示保持一致的空间布局。布局稳定化：选择性替换Stable Diffusion模型中的Self-Attention AttnMaps保持核心布局特征的稳定，在风格转换过程中保持结构一致性。风格和内容的解耦：基于特定的策略解耦风格和内容，让模型更好地适应风格变化，保持内容的完整性和准确性。StyleStudio的项目地址项目官网：stylestudio-official.github.ioGitHub仓库：https://github.com/Westlake-AGI-Lab/StyleStudioarXiv技术论文：：https://arxiv.org/pdf/2412.08503在线体验Demo：https://huggingface.co/spaces/Westlake-AGI-Lab/StyleStudioStyleStudio的应用场景数字绘画与艺术创作：艺术家和设计师将特定的风格应用到数字绘画中，或创造全新的艺术作品。广告与品牌营销：将品牌特定的风格或色彩方案应用到广告图像中，帮助品牌在视觉传达上保持一致性。游戏设计：游戏开发者快速生成符合游戏世界观和艺术风格的游戏资产和环境。电影与视频制作：在电影或视频制作中，生成具有特定风格的场景概念图，或用在视觉效果的预览。个性化内容生成：用户根据自己的喜好，生成个性化的图像内容，如定制头像、壁纸等。 
