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谷歌提出StyleDrop，利用Muse和Adapter tuning在文本到图像生成模型上进行风格微调，只需少量风格图像参考，就能实现高度精确的风格化图像合成。StyleDrop通过迭代训练和反馈提升生成质量，与DreamBooth相比，具有更高的风格一致性，尤其适用于细粒度风格控制。
Overview
StyleDrop
Summary
题目: StyleDrop: Text-to-Image Generation in Any Style
机构：谷歌
论文: https://arxiv.org/pdf/2306.00983.pdf
代码：未开源代码 https://styledrop.github.io，有非官方实现
任务: 图像风格学习
特点: 1张或者几张图像即可进行训练
方法: Muse + Adapter tuning + iterative training with feedback
前置相关工作：Muse, Adapter tuning, CLIP, Imagen, MaskGIT
Abstract
尽管
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