Soulstyler: Using Large Language Model to Guide Image Style Transfer for Target Object

📄 arXiv: 2311.13562v2 📥 PDF

作者: Junhao Chen, Peng Rong, Jingbo Sun, Chao Li, Xiang Li, Hongwu Lv

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2023-11-22 (更新: 2023-11-29)

备注: 5 pages,3 figures,ICASSP2024

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出Soulstyler以解决图像风格转移中目标对象个性化的问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 图像风格转移 大型语言模型 CLIP 语义理解 个性化风格化

📋 核心要点

  1. 现有图像风格转移方法依赖于参考图像，无法针对特定对象进行个性化风格化，限制了其应用场景。
  2. 本文提出的Soulstyler框架利用大型语言模型解析文本描述，结合CLIP编码器实现对目标对象的风格化。
  3. 实验结果显示，Soulstyler能够有效地在目标对象上进行风格转移，同时保持背景区域的原始风格，展现出优越的性能。

📝 摘要（中文）

图像风格转移在计算机图形学和计算机视觉中占据重要地位。然而，目前大多数方法需要参考风格化图像，无法单独对特定对象进行风格化。为了解决这一限制，本文提出了"Soulstyler"框架，允许用户通过简单的文本描述引导特定对象的风格化。我们引入了大型语言模型来解析文本，识别风格化目标和特定风格。结合基于CLIP的语义视觉嵌入编码器，模型能够理解并匹配文本与图像内容。此外，我们还引入了一种新颖的局部文本-图像块匹配损失，确保风格转移仅在指定目标对象上进行，而非目标区域保持原有风格。实验结果表明，我们的模型能够根据文本描述准确地对目标对象进行风格转移，而不影响背景区域的风格。

🔬 方法详解

问题定义：现有的图像风格转移方法通常依赖于参考图像，无法实现对特定对象的个性化风格化，导致用户在风格化过程中缺乏灵活性和控制力。

核心思路：本文提出的Soulstyler框架通过引入大型语言模型，允许用户通过文本描述来引导特定对象的风格转移，从而实现个性化的风格化效果。

技术框架：Soulstyler的整体架构包括文本解析模块、CLIP语义视觉嵌入编码器和局部文本-图像块匹配损失函数。文本解析模块负责理解用户输入的描述，CLIP编码器则用于匹配文本与图像内容，最后通过匹配损失确保风格转移的局部性。

关键创新：最重要的技术创新在于引入了局部文本-图像块匹配损失，这一设计确保了风格转移仅在指定的目标对象上进行，而非目标区域保持原有风格，显著提升了风格转移的灵活性和准确性。

关键设计：在损失函数设计上，采用了局部匹配策略，确保风格转移的精确性。同时，模型的网络结构结合了大型语言模型与视觉编码器，增强了文本与图像之间的语义理解能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Soulstyler在目标对象的风格转移任务中表现出色，能够根据用户的文本描述准确地实现风格化，且背景区域的风格保持不变。与传统方法相比，Soulstyler在风格转移的灵活性和准确性上有显著提升，具体性能数据尚未披露。

🎯 应用场景

Soulstyler框架在艺术创作、广告设计和游戏开发等领域具有广泛的应用潜力。用户可以根据自己的需求，通过简单的文本描述实现对特定对象的风格化，提升创作效率和个性化程度。未来，该技术有望进一步推动图像处理和计算机视觉领域的发展。

📄 摘要（原文）

Image style transfer occupies an important place in both computer graphics and computer vision. However, most current methods require reference to stylized images and cannot individually stylize specific objects. To overcome this limitation, we propose the "Soulstyler" framework, which allows users to guide the stylization of specific objects in an image through simple textual descriptions. We introduce a large language model to parse the text and identify stylization goals and specific styles. Combined with a CLIP-based semantic visual embedding encoder, the model understands and matches text and image content. We also introduce a novel localized text-image block matching loss that ensures that style transfer is performed only on specified target objects, while non-target regions remain in their original style. Experimental results demonstrate that our model is able to accurately perform style transfer on target objects according to textual descriptions without affecting the style of background regions. Our code will be available at https://github.com/yisuanwang/Soulstyler.