论文
TeleStyle V2：超越内容保留风格传输，使用 Self-蒸馏 和分发匹配-蒸馏
TeleStyle V2: Beyond Content-Preserving Style Transfer with Self-Distillation and Distribution-Matching-Distillation
摘要
给定内容参考和风格参考，内容保留风格转移要求模型生成具有内容和风格一致性的风格化输出。我们推出 TeleStyle V1 来解决这个问题。然而，TeleStyle V1是用照片真实内容参考和艺术风格参考进行训练的，这使得它在大多数情况下无法应对艺术内容参考和现实风格参考。在本文中，我们设计了 Self-蒸馏 数据合成策略来从 TeleStyle V1 构建此类三元组。经过这种自提三元组的训练，我们的 TeleStyle V2 支持现实和现实 (RnR)、现实和风格化 (RnS)、风格化和现实 (SnR)、风格化和风格化 (SnS) 形式的内容风格引用。此外，我们发现分布匹配蒸馏可以保留基础模型的一般文本引导图像编辑能力，并修复SFT过程引起的内容一致性下降。通过定量评估，我们的 TeleStyleV2-QIE-2509-DMD 的性能至少与 Qwen-Image-Edit-2509-DMD 相当，展示了超出内容保留风格转换的强大通用图像编辑技能。我们观察到TeleStyle V1中内容/样式参考顺序混乱的问题，并进一步引入提示增强器来解决它。 TeleStyle V2使用Qwen-Image-Edit的VLM编码器Qwen2.5-VL-7B，免费生成内容提示和样式提示。 TeleStyle V2 可以实现与最先进的商业模型 Gemini-3-pro-image-preview 相当的风格传输性能。