什么是CSGO模型
CSGO是由 InstantX 团队、南京理工大学、北京航空航天大学以及北京大学联合提出的一种基于端到端训练的图像风格转移模型。CSGO 通过独立特征注入明确地解耦了内容和风格特征，实现了高质量的图像风格转换。
CSGO相关链接
- 项目主页：https://csgo-gen.github.io/
- 代码链接：https://github.com/instantX-research/CSGO
- 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2408.16766
CSGO主要功能和特点包括：
- 风格迁移：CSGO 能够将一种图像的风格应用到另一种图像的内容上，生成风格化的新图像。
- 文本驱动的风格合成：用户可以通过文本提示来引导图像的风格，例如生成一幅画着猫的油画。
- 文本编辑驱动的风格合成：用户可以通过修改文本提示来改变生成图像的风格，而不需要重新生成整个图像。
- 图像驱动的风格转换：CSGO 支持通过图像来驱动风格转换，这意味着用户可以提供一个风格图像，然后 CSGO 会将这种风格应用到目标图像上。
- 保留原始文本到图像模型的生成能力：CSGO 没有对 UNet 进行训练，因此保留了原始文本到图像模型的生成能力。
- 无需微调：CSGO 是一个基于端到端训练的模型，推理时无需微调。
CSGO 模型的这些特点使其在图像生成中的风格控制能力方面表现出色，能够实现多种形式的合成，包括图像驱动的风格转换、文本驱动的风格化合成和文本编辑驱动的风格化合成
