论文

MegaStyle++:通过分层样式定义缩放图像样式空间

MegaStyle++: Scaling Image Style Space through Hierarchical Style Definition

模型训练合成数据

摘要

图像风格是一个高度抽象的、人为构建的概念,由一系列视觉因素塑造而成,本质上与内容纠缠在一起,但图像风格仍然缺乏统一、明确的定义。在这项工作中,我们首先讨论什么是风格的基本问题,然后提出一种分层风格定义,从整体风格标识到细粒度的视觉属性来描述图像风格,提供更结构化、可转移和可解释的风格表示。基于这个定义,我们完善了MegaStyle的风格标注流程,构建了MegaStyle++-8M,一个包含150K整体风格标识、1M细粒度风格提示和8M风格化图像的大规模风格数据集。广泛的分析表明,我们的层次定义极大地扩展了风格空间的多样性和语义广度,同时精确捕捉参考图像的内在视觉风格。数据集和代码将在https://github.com/Tencent/MegaStyle更新,我们希望MegaStyle++为研究和建模不同的图像风格提供可扩展的基础。