图像风格迁移
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CSGO AI

CSGO AI

CSGO是一项由南京理工大学等机构合作研发的图像风格迁移与文本到图像生成研究项目。其主要功能包括图像驱动的风格迁移、文本驱动的风格化合成及文本编辑驱动的风格化合成。项目通过端到端训练模型、特征注入技术及扩散模型，实现高效且高质量的图像生成，广泛应用于艺术创作、数字娱乐、设计行业及广告营销等领域。
AI项目与工具 2025年06月12日
SaRA

SaRA

SaRA是一种新型预训练扩散模型微调方法，通过重新激活预训练阶段未被充分使用的参数，有效提升模型的适应性和泛化能力。该方法支持核范数低秩稀疏训练，能够防止过拟合并优化模型性能，同时大幅降低计算资源需求。SaRA适用于多种应用场景，包括图像风格迁移、视频生成及下游数据集微调等，仅需少量代码调整即可实现高效微调。
AI项目与工具 2025年06月12日
OmniConsistency

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。
AI项目与工具 2025年06月11日