基于风格匹配得分的平衡图像风格化

我们提出了风格匹配得分（Style Matching Score, SMS），这是一种用于图像风格化的新型优化方法。风格化与内容保持之间的平衡一直是长期存在的挑战。与现有方法不同，我们将图像风格化重新框定为风格分布匹配问题。目标风格分布通过精心设计的评分函数从即插即用的风格依赖 LoRA 中估计得出。为自适应保留内容信息，我们提出了渐进频谱正则化（Progressive Spectrum Regularization），其在频域中运作，引导风格化从低频布局逐渐过渡到高频细节。此外，我们设计了语义感知梯度细化技术（Semantic-Aware Gradient Refinement），利用从扩散语义先验派生的相关性图，对语义关键区域进行选择性风格化。我们提出的优化公式将风格化从像素空间扩展到参数空间，可直接应用于轻量级前馈生成器，以实现高效的单步风格化。SMS有效平衡了风格对齐与内容保留，经过大量实验验证，优于当前最先进的方法。