Analizando el estilo en modelos de arte generativo

Los Modelos generativos se están usando cada vez más por Artistas y diseñadores gráficos para crear nuevas imágenes. Sin embargo, estos modelos a menudo reproducen elementos de las imágenes con las que fueron entrenados. A medida que estos modelos se vuelven más comunes, es importante verificar si una imagen generada coincide con algo del conjunto de entrenamiento, especialmente antes de usarla con fines comerciales. Las herramientas actuales se enfocan en encontrar imágenes que tengan significados similares, pero muchos artistas están preocupados por cómo su estilo es copiado en los modelos de texto a imagen.

Este artículo presenta un nuevo método para analizar y extraer Características de estilo de las imágenes. Nuestro método incluye un conjunto de datos único que se centra en cómo el estilo es una interpretación personal de una imagen que involucra diversos factores como color, textura y forma. También proponemos una técnica para conectar el estilo de una imagen generada con las imágenes en las que el modelo fue entrenado, mostrando resultados alentadores en la recuperación de diferentes Estilos.

#Similitud de Estilo en la Generación de Imágenes

Los modelos de difusión como Stable Diffusion y DALL-E aprenden estilos de enormes Conjuntos de datos llenos de imágenes etiquetadas. Antes de usar una imagen generada para fines comerciales, es inteligente analizar su relación con el conjunto de entrenamiento y los orígenes de su diseño y estilo. Entender y atribuir estas imágenes generadas a través de búsquedas de similitud se está volviendo cada vez más significativo. Esto ayuda a los usuarios de imágenes generadas a reconocer posibles conflictos o conexiones que sus imágenes puedan sugerir. También permite a los artistas ver cuánto de su trabajo está siendo tomado prestado por estos modelos generativos.

Recuperar el estilo de una imagen sigue siendo un problema difícil en visión por computadora. Muchos métodos de recuperación se enfocan principalmente en emparejar el contenido superficial de las imágenes, pero rastrear el origen del estilo en una imagen generada sigue siendo complicado. Para llenar este vacío, introducimos un nuevo método de entrenamiento diseñado para aprender características de estilo de las imágenes. Los enfoques estándar suelen ignorar los elementos de estilo durante el entrenamiento, así que nos enfocamos en métodos que mantienen los atributos estilísticos mientras reducen la variable de contenido.

Reconociendo que el estilo es subjetivo, creamos un conjunto de datos que conecta imágenes con el artista detrás de ellas. Al combinar tanto el aprendizaje auto-supervisado como las técnicas supervisadas, desarrollamos un modelo sólido para la representación del estilo. Nuestro modelo supera a los modelos preentrenados existentes en varios conjuntos de datos establecidos.

#Contribuciones

En este artículo, nos enfocamos en tres contribuciones principales:

1. Creamos un nuevo conjunto de datos que conecta imágenes con sus estilos artísticos.
2. Introducimos un método de aprendizaje multi-etiqueta para extraer características de estilo de las imágenes, demostrando su efectividad en conjuntos de datos públicos establecidos.
3. Realizamos un estudio de caso de análisis de estilo centrado en modelos generativos de texto a imagen populares, proporcionando señales de cuán probable es que el estilo de un artista sea reproducido.

Este estudio de caso explora cómo las características de estilo pueden proporcionar información sobre el desempeño de un modelo generativo en duplicar el estilo de un artista.

#Estudio de Caso

Compilamos una lista de 96 artistas principalmente de una base de datos de arte muy utilizada. Para cada artista, determinamos un vector representativo promediando las características de su obra. Generamos una imagen para cada artista usando un aviso que especifica el nombre del artista. Al comparar cada imagen generada con las características promedio del artista, podemos medir cuán de cerca la imagen generada se asemeja al trabajo típico de ese artista.

Cada punto de datos en nuestro análisis representa a un artista. Las puntuaciones que calculamos muestran qué tan bien una imagen generada captura el estilo de un artista en particular. Descubrimos que algunos artistas están mucho mejor representados en imágenes generadas que otros. Por ejemplo, los estilos de artistas como Leonid Afremov y Georges Seurat muestran altas puntuaciones de similitud, y las inspecciones visuales confirman que el modelo captura bien sus estilos. En contraste, los estilos de artistas como Ruan Jia y Greg Rutkowski no se alinean estrechamente, reflejando las limitaciones del modelo.

Curiosamente, aprendimos que algunos artistas fueron eliminados de los datos de entrenamiento de una versión específica del modelo, lo que afectó las puntuaciones de similitud de estilo. Este hallazgo destaca cómo la medición de Similitud de Estilo puede informar a los artistas sobre cuán efectivamente un modelo coincide con su estilo, permitiendo a los usuarios verificar si sus imágenes generadas reflejan elementos artísticos distintivos de ciertos artistas.

#¿Qué es el Estilo?

Definir "estilo" en el arte puede ser complicado, pero muchos estilos están estrechamente ligados a artistas específicos. Definimos el estilo como las características globales de una imagen que la vinculan a un artista o un movimiento. Estas características incluyen cómo se usan los colores, técnicas de pinceladas y composición.

#Trabajos Relacionados

Estudios anteriores en visión por computadora intentaron interpretar el estilo a través de características visuales básicas como patrones de color y formas. Recientemente, la investigación se ha desplazado hacia la transferencia de estilos de una imagen a otra y la clasificación de estilos. Sin embargo, pocos estudios se enfocan en la coincidencia y recuperación de estilo en varios contextos.

Un estudio notable introdujo matrices como una forma de describir el estilo. Otras técnicas implican optimizar estilos mientras se mantiene la integridad de la imagen. Sin embargo, nuestro método enfatiza el uso de pares de imágenes reales con sus subtítulos para aprender sobre estilos de manera más efectiva, lo que conduce a mejores resultados en tareas de recuperación de estilo.

#Creando un Nuevo Conjunto de Datos para la Atribución de Estilo

Nuestro nuevo conjunto de datos, LAION-Styles, está diseñado para manejar diversos estilos artísticos con etiquetas que ayudan en evaluaciones adicionales. Reunimos imágenes con altas puntuaciones estéticas y priorizamos estilos distintos. El conjunto de datos pasa por un proceso de filtrado para asegurar la relevancia y calidad, resultando en más de medio millón de imágenes vinculadas a varios estilos.

Este conjunto de datos permite entrenar nuestro modelo, que se enfoca en extraer características de estilo de manera efectiva. Introducimos un proceso de entrenamiento en dos partes que combina el aprendizaje auto-supervisado contrastivo con nuestro conjunto de datos etiquetado curado. Nuestro objetivo es crear un modelo que pueda reconocer estilos sin depender demasiado del contenido.

#Enfoque Propuesto

Nuestro enfoque tiene como objetivo desarrollar un método eficiente para extraer información esencial de estilo de las imágenes. Reunimos imágenes vinculadas a diferentes estilos y examinamos qué tan bien nuestro modelo puede diferenciar estos estilos mientras ignora características de contenido particulares.

Durante el entrenamiento, utilizamos varias transformaciones para mantener los aspectos estilísticos, permitiendo que nuestro modelo aprenda representaciones de estilo más efectivas. Nuestro modelo final logra un rendimiento superior en comparación con los métodos anteriores de recuperación de estilo.

#Detalles del Entrenamiento

Evaluamos dos variaciones de nuestro modelo, cada una afinada y probada en el nuevo conjunto de datos a lo largo de varias iteraciones. Usando métodos y criterios específicos, determinamos un robusto proceso de entrenamiento que mejora significativamente el rendimiento de nuestro modelo.

Realizamos evaluaciones para medir cuán eficientemente nuestro modelo recupera estilos a través de diferentes conjuntos de datos. Comparamos nuestro modelo con diferentes métodos de referencia y mostramos su capacidad para superarlos de manera constante.

#Conjuntos de Datos de Evaluación

Utilizamos dos conjuntos de datos principales para evaluar nuestro modelo: DomainNet y WikiArt. Cada uno de estos conjuntos de datos consta de numerosas imágenes de diversos estilos y artistas renombrados. Nuestra evaluación involucró dividir estos conjuntos de datos en partes más pequeñas para pruebas y entrenamiento, permitiéndonos evaluar qué tan bien nuestro modelo podía coincidir estilos.

#Resultados y Observaciones

Los resultados demuestran que nuestro modelo supera a métodos anteriores en la recuperación de estilos de imágenes en ambos conjuntos de datos. Nuestros hallazgos revelan que el estilo y el contenido a menudo pueden ser distinguidos, con el modelo desempeñándose mejor en tareas más desafiantes, como las presentadas en el conjunto de datos de WikiArt.

El éxito del modelo radica en su capacidad para capturar estilos distintos, con las obras de ciertos artistas mostrando tasas más altas de reproducción precisa de estilo. Esto abre una discusión sobre cómo algunos estilos artísticos son más aptos para la generación que otros y proporciona información sobre las métricas utilizadas en la evaluación de modelos generativos.

#Análisis de Errores

Si bien nuestro modelo funciona bien, aún enfrenta desafíos, especialmente al distinguir estilos que están estrechamente relacionados. Hemos observado un patrón en los errores, donde las similitudes de estilo provocan confusión entre artistas dentro del mismo movimiento. Además, comparar cómo los artistas se relacionan entre sí puede resaltar las complejidades involucradas en la recuperación de estilo.

A través de estudios humanos, confirmamos que personas no entrenadas luchan más que nuestro modelo para emparejar estilos correctamente. Esto enfatiza los desafíos del reconocimiento de estilo y las capacidades superiores de nuestro modelo en este contexto.

#Estudiando el Estilo en la Práctica

Analizar imágenes generadas por modelos de difusión nos brinda información sobre cuán efectivo puede ser nuestro emparejamiento de estilos en contextos reales. Creamos conjuntos de datos sintéticos a partir de diferentes tipos de avisos para ver qué tan bien nuestro modelo podría identificar estilos. Comparar estas imágenes sintéticas con obras establecidas proporcionó datos valiosos sobre el rendimiento general de nuestro modelo en el emparejamiento de estilos.

#Conclusión

Este estudio presenta un marco integral para aprender y representar estilos de varias imágenes. Ilustramos la efectividad de nuestro método en tareas de coincidencia de estilo, confirmando su uso práctico tanto para artistas como para negocios. Nuestros hallazgos destacan el impacto de la estructura del aviso en las tasas de copia de estilo, arrojando luz sobre las conexiones intrincadas entre los avisos de texto y la generación de estilo.

Si bien nuestra definición de estilo está ligada a la atribución del artista, hay espacio para la investigación continua para explorar interpretaciones más amplias. Este trabajo fue posible gracias a diversos canales de apoyo, reconociendo los esfuerzos colaborativos que facilitaron esta exploración en el mundo de la generación de imágenes y la atribución de estilo.