CVPR 2024技术前沿：扩散模型在风格迁移与人像生成中的革新应用

CVPR 2024技术前沿：扩散模型在风格迁移与人像生成中的革新应用

引言

在2024年的计算机视觉与模式识别大会（CVPR）上，扩散模型（Diffusion Models）以其独特的生成能力和广泛的应用前景，再次成为学术界和工业界的关注焦点。特别是在风格迁移与人像生成领域，扩散模型展现了前所未有的创新能力和潜力。本文将总结并探讨CVPR 2024中扩散模型在这两个方向上的最新研究成果。

一、扩散模型在风格迁移中的革新

1. DEADiff：基于解耦表示的高效风格迁移扩散模型

DEADiff提出了一种新的策略，旨在解决现有基于编码器方法在迁移风格时损害文本可控性的问题。该模型采用以下两种创新策略：

• 解耦表示：通过不同文本描述指导的Q-Formers提取解耦后的特征表示，并将其注入到交叉注意力层的相互排除的子集中，以实现更好的风格与语义解耦。
• 非重构学习方法：Q-Formers使用成对图像进行训练，而非相同的目标图像，确保模型在保持文本可控性的同时，能够有效迁移参考图像的风格。

实验结果表明，DEADiff在视觉风格化结果上取得了显著成效，实现了文本可控性与风格相似性之间的最佳平衡。

2. Deformable One-shot Face Stylization via DINO Semantic Guidance

针对One-shot人脸风格化问题，该研究提出了一种基于DINO语义引导的可变形人脸风格化方法。该方法利用自监督视觉transformer（DINO-ViT）建立强大而一致的人脸结构表示，并通过以下创新约束指导生成器的微调：

• 方向变形损失：调整DINO空间中的方向向量，以实现人脸结构的精确变形。
• 相对结构一致性约束：基于DINO令牌自相似性，确保多样化生成的同时保持结构一致性。

该方法在约10分钟的微调时间内实现了显著的效率提升，并在定性和定量比较中展现出优越性。

3. One-Shot Structure-Aware Stylized Image Synthesis

OSASIS提出了一种新的One-Shot风格化方法，该方法能够有效地将图像的语义和结构解耦，从而实现对给定输入中内容和风格水平的精确控制。OSASIS在多种实验设置下均表现出色，特别是在处理训练中很少遇到的输入图像时，展现了其鲁棒性和优越性。

二、扩散模型在人像生成中的创新

1. Coarse-to-Fine Latent Diffusion for Pose-Guided Person Image Synthesis

针对姿势引导的人物图像合成问题，CFLD方法提出了一种粗到精的潜在扩散策略。该方法在缺乏图像-文本配对和文本提示的情况下，通过纯粹基于图像的训练范式控制预训练文本到图像扩散模型的生成过程。CFLD设计了一个感知精化解码器，逐步优化可学习查询并提取人物图像的语义理解作为粗粒度提示，从而避免过拟合问题。此外，还提出了一种混合粒度注意力模块，用于生成更真实的纹理细节。

2. High-fidelity Person-centric Subject-to-Image Synthesis

为了生成高保真度的人物图像，Face-diffuser提出了一种协作生成流水线。该方法首先开发了文本驱动扩散模型（TDM）和主体增强扩散模型（SDM）两种预训练模型，分别用于场景和人物的生成。通过语义场景构建、主体-场景融合和主体增强三个顺序阶段，Face-diffuser实现了对预训练模型的充分调整，同时保留了丰富的语义场景先验，避免了训练不平衡和质量折衷的问题。

三、实际应用与未来展望

扩散模型在风格迁移与人像生成领域的革新应用，不仅推动了计算机视觉技术的进一步发展，也为实际应用带来了更多可能性。例如，在艺术创作、游戏开发、虚拟现实等领域，这些技术可以极大地提升创作效率和作品质量。同时，随着技术的不断进步和完善，我们有理由相信，扩散模型将在更多领域展现出其独特的价值和潜力。

结论

CVPR 2024会议展示了扩散模型在风格迁移与人像生成领域的最新研究成果和创新应用。这些研究不仅解决了传统方法中的诸多难题，也为未来的技术发展提供了新的思路和方向。我们期待在未来看到更多基于扩散模型的优秀研究和应用成果，共同推动计算机视觉技术的繁荣与发展。