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原创 Z∗: Zero-shot Style Transfer via Attention Rearrangement

尽管在图像风格迁移方面取得了显著进展，但在艺术背景下形成风格本质上是主观的，具有挑战性。与现有的学习/调优方法相比，香草扩散模型可以直接提取风格信息，并无缝地将生成先验集成到内容图像中，而无需重新训练。具体地，采用双去噪路径在隐空间中表示内容/风格引用，然后用风格隐代码指导内容图像去噪过程。潜在扩散模型中的交叉注意力机制倾向于融合内容和风格图像，导致偏离原始内容图像的风格化输出。为克服这一限制，提出一种交叉注意力重排策略。