官网：https://instantstyle.github.io/

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您提供的链接是指向InstantStyle项目的官方网站。InstantStyle是一个专注于文本到图像生成的研究项目，旨在改善风格一致性的问题。以下是该网站的主要信息和特点：

• 研究背景：在图像个性化和定制化领域，无需调整的扩散模型展示了显著的潜力。然而，当前模型在生成风格一致的图像方面仍面临挑战，包括风格概念的不确定性、基于反演的方法容易导致风格退化，以及基于适配器的方法需要对每个参考图像进行细致的权重调整。

• InstantStyle框架：提出了一个框架来解决这些问题，通过两个关键策略实现：1) 一种直接的机制，它在特征空间内从参考图像中分离风格和内容；2) 仅将参考图像特征注入特定风格块，从而防止风格泄露，避免了繁琐的权重调整。

• 方法：

• 内容与图像分离：使用CLIP的文本编码器提取内容文本的特征作为内容表示，同时使用CLIP的图像编码器提取参考图像的特征，通过减去内容文本特征，明确分离风格和内容。

• 仅注入风格块：通过实验发现，特定注意力层处理风格，可以将图像特征仅注入这些块中，以实现无缝的风格转移，同时增强文本控制能力。

• IP-Adapter与InstantStyle的结合：展示了使用InstantStyle的IP-Adapter的概览，其中包含了多个transformer块，特别指出了与布局和风格相对应的块。

• 文本到图像生成示例：提供了使用减法和风格块参考进行文本到图像生成的例子。

• BibTeX：提供了引用该项目的BibTeX格式信息。

InstantStyle项目由Haofan Wang、Qixun Wang、Xu Bai、Zekui Qin和Anthony Chen进行研究，论文发表在2024年的arXiv预印本上。

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