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UniCSG: Unified High-Fidelity Content-Constrained Style-Driven Generation via Staged Semantic and Frequency Disentanglement

UniCSG：通过分阶段语义和频率解耦实现统一的高保真内容约束风格驱动生成

Jingwei Yang, Ruoxi Wu, Wei Shen, Meng Li, Yulong Liu, Huimin She, Lunxi Yuan

机构 * China University of Mining and Technology（中国矿业大学） ； OPPO Artificial Intelligence Center（OPPO人工智能中心） 纠错

AI总结 UniCSG通过分阶段语义和频率解耦，解决风格迁移中内容与风格纠缠问题，提升生成内容的忠实度和稳定性。