EasyControl
EasyControl是基于扩散变换器（DiT）架构的高效控制框架，采用轻量级LoRA模块实现多条件控制，支持图像生成、风格转换、动画制作等任务。其具备位置感知训练范式和因果注意力机制，优化计算效率，提升生成质量与灵活性，适用于多种图像处理场景。
LoRA模块
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。
