阿里重磅发布SHMT妆容迁移技术：上传参考图，一键定制你的专属妆容

近日，清华大学的研究团队推出了一项引人瞩目的技术，名为 “SHMT：基于扩散模型的风格化高分辨率图像转换”，并且该研究已被人工智能顶级会议 NeurIPS 2024 接收。这种新型图像转换技术融合了扩散模型的优势，为图像风格迁移和编辑提供了全新的解决方案。

具体来说，SHMT 是一种新颖的图像编辑方法，它将输入图像分解为多个独立的特征，例如风格信息和内容结构。这样一来，用户便可以更精细地控制图像编辑过程，实现更加个性化的定制效果。

在图像处理领域，实现风格迁移和编辑并非易事，传统方法往往难以在保持图像质量的同时，兼顾风格的精准控制。SHMT 的出现，为解决这些难题提供了一条新的路径，使得用户能够更加便捷地操控图像的风格和内容。

在实际操作层面，研究团队建议使用基于 “ldm” 的 conda 环境。遵循官方的 conda 环境配置流程，即可轻松搭建所需的环境。随后，使用 VQ-f4 作为预训练的风格潜在扩散模型，并通过调整采样步数和CFG参数，进一步优化图像生成效果。

总而言之，SHMT 模型展现了卓越的图像处理能力。它不仅能够学习 “BeautyGAN” 等现有风格，还能在此基础上实现风格的融合与创新。此外，该模型还支持 3D 风格编辑，可以对图像的颜色和纹理进行精细调整，为用户带来更加丰富的创作空间。

值得一提的是，SHMT 模型还具备处理复杂场景的能力，能够有效应对光照变化和遮挡等问题。它通过独特的架构设计，实现了高质量的图像风格迁移效果，为图像编辑领域注入了新的活力。

SHMT 模型的源代码已开源，为研究人员和开发者提供了便利。该项目融合了扩散模型的前沿技术，有望推动图像编辑和生成领域的进一步发展，为相关应用带来更广阔的可能性。感兴趣的读者可以前往 GitHub 查阅相关代码。

项目地址：https://github.com/Snowfallingplum/SHMT

关键要点：

1. 🔥 SHMT 模型基于扩散模型实现图像风格迁移，已被 NeurIPS 2024 会议收录。

2. ✨ 该技术能够对图像的风格和内容进行精细控制，为用户提供更强大的编辑能力。

3. 📌 SHMT 支持多种风格编辑和图像处理任务，为图像创作带来更多可能性。