深圳大学团队开发“视觉特征迁移算法”，让照片秒变艺术品

创作时间:

作者:

@小白创作中心

深圳大学团队开发“视觉特征迁移算法”，让照片秒变艺术品

引用

腾讯

https://new.qq.com/rain/a/20250303A08JOR00?media_id=&suid=

想让你的照片瞬间变成艺术品吗？深圳大学研究团队最新开发的“视觉特征迁移算法”让你的头像秒变画风不再是梦！该算法不仅能将诺贝尔奖头像风格、毕加索的抽象线条等艺术风格迁移到你的照片上，还能实现外观迁移和纹理合成等计算机视觉任务。

什么是视觉特征迁移？

视觉特征迁移算法是来自深圳大学计算机与软件学院可视计算研究中心黄惠教授团队的最新研究成果，由副教授周漾带领的硕士研究生高旭、陈子冲开发。该算法能让图像风格化，无论是诺贝尔奖头像风格、毕加索的抽象线条，还是各种天马行空的抽象画风，统统不在话下！

简单来说，就是把一张图（比如一幅名画）的独特风格、色彩、笔触、纹理甚至艺术感“迁移”到另一张图上（如你的自拍照）。你的照片既保留了原来的样子，又瞬间变成了艺术品！

算法的核心优势

超强风格化效果：无论是抽象风格还是写实风格，该算法都能轻松驾驭，效果绝佳！你的照片秒变“毕加索”不是梦！
通用性强：不仅适用于艺术风格迁移，还能搞定外观迁移和纹理合成等计算机视觉中的经典任务，媲美或超越现有方法。
注意力蒸馏黑科技：快到飞起的生成速度。该算法是一种全新的“注意力蒸馏损失”，通过构建“理想”风格化目标优化生成图像的隐变量，完美解决了传统方法的局限性。同时，还改进了分类器引导方法，以加速风格化过程，无需任何额外训练。
结合“文生图”：该方法可以轻松嵌入当下最火的AIGC文生图工具，甚至还能和ControlNet、MultiDiffusion联合使用，简直是风格化图像合成“万能工具箱”！

技术突破与应用前景

项目成果已被计算机视觉顶会CVPR 2025接收。论文标题为《Attention Distillation: A Unified Approach to Visual Characteristics Transfer》（注意力蒸馏：一种图像视觉特征迁移通用方法）。

针对视觉特征迁移这一计算机视觉和图形学领域的重要且颇具挑战性的话题，论文提出了一种通用且高效的视觉特征迁移方法，适用于多种基于样例的图像合成应用。该方法充分利用预训练扩散模型的强大语义先验以及注意力机制，设计了一种新的注意力蒸馏损失。此外，还提出了一种改进的分类器引导，将注意力蒸馏损失整合到去噪采样过程中，进一步加速了合成过程，并实现了更广泛的图像生成应用。