AAAI 2025（The 39th Annual AAAI Conference on Artificial Intelligence Conference）将于2025年2月25日至3月4日在美国宾夕法尼亚州费城召开。AAAI是人工智能领域的顶级国际会议之一，涵盖的研究方向包括但不限于机器学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人学、智能系统、规划与推理、多智能体系统等。
论文题目：SigStyle: Signature Style Transfer via Personalized Text-to-Image Models
第一作者：王冶（2022级博士研究生）
收录会议：AAAI 2025（CCF-A类）
指导教师：马锐
论文概述：风格迁移通过将风格图像的艺术风格融入内容图像，生成美观且引人注目的结果。尽管已有许多进展，现有方法尚未关注“标志性风格”（signature style），即几何结构、色彩组成和笔触等独特视觉特征。在本文中，我们提出 SigStyle，一个利用定制化文生图扩散模型学习图像中标志性风格的框架。我们通过超网络高效微调扩散模型，利用模型中学习的风格标记（style tokens）重建内容图像，进而实现标志性风格迁移。为确保内容一致性，我们设计了时间感知注意力交换模块，在生成目标图像的早期去噪阶段注入原始图像的内容信息。除了实现高质量标志性风格迁移，SigStyle 还支持局部风格迁移、纹理编辑、风格融合和风格引导的文本到图像生成等任务。实验结果表明，我们的方法在识别与迁移标志性风格方面均优于现有方法。
