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OmniConsistency
OmniConsistency 是新加坡国立大学推出的图像风格迁移模型,旨在解决复杂场景下风格化图像的一致性问题。该模型采用两阶段训练策略,将风格学习与一致性学习解耦,并支持与任意风格的 LoRA 模块集成,实现高效且灵活的风格化效果。它在多种风格下保持图像的语义、结构和细节一致性,具备更高的灵活性和泛化能力,在实验中表现出与 GPT-4o 相当的性能。
