研究人员推出了一种新的训练范式——颜色解耦风格迁移（CDST），该范式在图像迁移任务中将颜色与风格分离开来。该方法可在推理过程中无需微调即可实现通用风格迁移，这是特征保留风格迁移的首次突破。CDST通过多特征图像嵌入压缩增强风格相似性，并提供强大的编辑能力，在各种风格迁移应用中取得了最先进的成果。 AI
影响 这种新方法可以提高图像风格迁移应用的灵活性和效率。
排序理由 这是一篇详细介绍图像风格迁移新方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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