QwenStyle：使用 Qwen-Image-Edit 实现内容保留风格迁移
计算机视觉与模式识别
2026-01-13 v1
摘要
在给定内容和风格参考后，内容保留风格迁移对于扩散转换器（DiTs）仍具有挑战性，因为其内部内容与风格特征高度耦合。本技术报告提出首个在 Qwen-Image-Edit 上训练的内容保留风格迁移模型，该模型激活 Qwen-Image-Edit 的强大内容保留和风格定制能力。我们收集并筛选了特定风格的高质量数据，并合成了来自野外的几千个风格图像的三元组。我们引入课程持续学习框架以训练 QwenStyle，该框架处理干净和噪声三元组的混合数据，使 QwenStyle 能够在不损害精确内容保留能力的前提下泛化到未见过的风格。我们的 QwenStyle V1 在三个核心指标上实现了最先进的性能：风格相似性、内容一致性和审美质量。
引用
@article{arxiv.2601.06202,
title = {QwenStyle: Content-Preserving Style Transfer with Qwen-Image-Edit},
author = {Shiwen Zhang and Haibin Huang and Chi Zhang and Xuelong Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.06202},
year = {2026}
}
备注
The codes and models are released at https://github.com/witcherofresearch/Qwen-Image-Style-Transfer