OmniConsistency突破开源风格化瓶颈
一、研究背景与问题
开源扩散模型在图像风格化中存在“跷跷板困境”：增强风格化效果会牺牲细节一致性，反之则风格退化。GPT-4o的商业级能力凸显了开源方案的差距。
二、解决方案：OmniConsistency
1. 核心目标
打破风格化与一致性之间的冲突，实现高保真风格迁移。
2. 技术亮点
• 基于DiT设计，兼容社区风格LoRA。
• 仅需2600对GPT-4o生成数据，训练成本低（500 GPU小时）。
三、关键创新设计
1. In-Context一致性学习
通过原图与风格化结果的配对数据，直接学习一致性规律，避免风格LoRA与一致性模块的冲突。
2. 两阶段解耦训练
• 第一阶段：独立训练多风格LoRA库。
• 第二阶段：冻结风格LoRA，动态轮换训练一致性模块，确保跨风格泛化。
3. 模块化架构
• 因果注意力机制避免参数冲突。
• 兼容ControlNet/IP-Adapter等插件，即插即用。
四、效果与评估
1. 优势
• 保持构图、语义、细节一致，支持复杂场景（如多人合影）。
• 对未见过的风格LoRA泛化能力强。
2. 定量结果
在FID一、研究背景与问题
开源扩散模型在图像风格化中存在“跷跷板困境”：增强风格化效果会牺牲细节一致性，反之则风格退化。GPT-4o的商业级能力凸显了开源方案的差距。
二、解决方案：OmniConsistency
1. 核心目标
打破风格化与一致性之间的冲突，实现高保真风格迁移。
2. 技术亮点
• 基于DiT设计，兼容社区风格LoRA。
• 仅需2600对GPT-4o生成数据，训练成本低（500 GPU小时）。
三、关键创新设计
1. In-Context一致性学习
通过原图与风格化结果的配对数据，直接学习一致性规律，避免风格LoRA与一致性模块的冲突。
2. 两阶段解耦训练
• 第一阶段：独立训练多风格LoRA库。
• 第二阶段：冻结风格LoRA，动态轮换训练一致性模块，确保跨风格泛化。
3. 模块化架构
• 因果注意力机制避免参数冲突。
• 兼容ControlNet/IP-Adapter等插件，即插即用。
四、效果与评估
1. 优势
• 保持构图、语义、细节一致，支持复杂场景（如多人合影）。
• 对未见过的风格LoRA泛化能力强。
2. 定量结果
在FID一、研究背景与问题
开源扩散模型在图像风格化中存在“跷跷板困境”：增强风格化效果会牺牲细节一致性，反之则风格退化。GPT-4o的商业级能力凸显了开源方案的差距。
二、解决方案：OmniConsistency
1. 核心目标
打破风格化与一致性之间的冲突，实现高保真风格迁移。
2. 技术亮点
• 基于DiT设计，兼容社区风格LoRA。
• 仅需2600对GPT-4o生成数据，训练成本低（500 GPU小时）。
三、关键创新设计
1. In-Context一致性学习
通过原图与风格化结果的配对数据，直接学习一致性规律，避免风格LoRA与一致性模块的冲突。
2. 两阶段解耦训练
• 第一阶段：独立训练多风格LoRA库。
• 第二阶段：冻结风格LoRA，动态轮换训练一致性模块，确保跨风格泛化。
3. 模块化架构
• 因果注意力机制避免参数冲突。
• 兼容ControlNet/IP-Adapter等插件，即插即用。
四、效果与评估
1. 优势
• 保持构图、语义、细节一致，支持复杂场景（如多人合影）。
• 对未见过的风格LoRA泛化能力强。
2. 定量结果
在FID
