第7章：图像生成与编辑

7.3 风格迁移与图像转换

1. 核心概念

风格迁移（Style Transfer）指将目标图像的风格（如艺术笔触、色彩分布）迁移到源图像内容上的过程，而图像转换（Image-to-Image Translation）则涉及不同域之间的映射（如素描→照片、白天→夜晚）。扩散模型通过以下机制实现这两类任务：

  • 分数函数引导：利用预训练分数模型对内容和风格的条件概率建模。
  • 隐空间插值：在扩散过程中混合内容和风格的隐变量表示。

2. 扩散模型实现方法

2.1 基于条件扩散的框架

# 伪代码：条件扩散风格迁移
def style_transfer(content_img, style_img, diffusion_model):
    # 编码内容与风格
    content_latent = encoder(content_img)
    style_latent = encoder(style_img)
    
    # 条件扩散过程
    for t in reversed(range(T)):
        noise_pred = diffusion_model(x_t, t, style_latent)  # 以风格为条件
        x_t = denoise_step(x_t, noise_pred)
    return x_t

2.2 无分类器指导的迁移

通过调节引导权重 w 控制风格强度：

∇log p(x|y) = (1+w)∇log p(x) - w∇log p(y)

其中 y 为风格图像的嵌入表示。

3. 关键技术对比

方法优点局限性
DDPM+AdaIN保留细节清晰需风格图像作为输入
Latent Diffusion内存高效训练成本高
SDEdit (Stochastic Differential Editing)无需成对数据对复杂风格迁移效果有限

4. 案例研究：艺术风格迁移

数据集：WikiArt (风格) + COCO (内容)
模型：Stable Diffusion 微调版本
效果指标：

  • 风格相似度（Gram Matrix距离）：0.82
  • 内容保真度（LPIPS）：0.15

图：扩散模型的风格迁移流程（正向扩散→条件逆向去噪）

5. 实战技巧

  1. 多尺度训练：在U-Net中引入多尺度风格注入
  2. 动态权重调整：根据时间步 t 调整内容/风格损失权重
  3. 混合损失函数：
    loss = λ1 * mse_loss + λ2 * style_loss + λ3 * perceptual_loss

6. 前沿进展

  • 文本引导风格迁移：如 Stable Diffusion 通过提示词控制风格
  • 3D风格迁移：将扩散模型扩展到NeRF等3D表示

扩展阅读：
[1] SDEdit: Guided Image Synthesis and Editing with Stochastic Differential Equations (ICLR 2022)
[2] Diffusion-Based Artistic Style Transfer with CLIP Guidance (SIGGRAPH 2023)


### 配套资源建议
1. **代码示例**：提供Jupyter Notebook实现基于Diffusers库的风格迁移
2. **交互式Demo**：建议读者尝试Hugging Face的[Stable Diffusion Playground](https://huggingface.co/spaces/stabilityai/stable-diffusion)
3. **数据准备脚本**：包含COCO-WikiArt配对数据的预处理代码
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