基于SVD的文本驱动风格迁移方法StyleBoost：通过奇异值分解控制风格-内容融合提升生成质量

本文提出StyleBoost框架，通过奇异值分解（SVD）技术实现参考图像风格特征的精准提取，结合改进的交叉注意力对齐模块（CAAE），有效解决文本驱动风格迁移中的内容泄露和文本对齐不足问题。该方法无需额外训练即可在Stable Diffusion等模型上实现高质量风格化生成，具有强通用性和可控性。

　　

亮点

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  基于SVD的参考图像风格提取方法：通过分析参考图像嵌入的核范数分布，调控语义结构和风格成分的融合程度，抑制内容信息泄露，实现风格一致且语义对齐的图像生成。
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  交叉注意力对齐增强模块（CAAE）：通过改进交叉注意力机制，强化文本与参考图像嵌入的交互融合，提升模型对文本内容的敏感度和响应精度。
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  系统化评估：在标准风格迁移基准上的大量实验表明，本方法在风格一致性和文本对齐方面显著优于现有技术，且无需额外训练即可适配ControlNet等控制模块。

结论

本文提出了一种基于奇异值分解（SVD）的风格增强框架，通过抑制参考图像嵌入中的语义信息，并结合注意力驱动的文本-图像对齐增强方法，有效解耦风格与内容。改进聚焦于两个关键方面：（1）利用核范数约束的SVD技术抑制冗余结构和语义内容；（2）通过跨模态注意力优化提升风格继承的准确性。该框架为高质量、可控的文本引导风格化图像生成提供了有效解决方案。