风格迁移
PhotoDoodle
PhotoDoodle是一种基于少量样本学习的艺术化图像编辑框架,能够精准复现艺术家风格并应用于照片涂鸦。它采用两阶段训练策略,结合位置编码重用和无噪声条件范式,确保生成效果与背景一致。支持装饰元素添加、背景保留、指令驱动编辑等功能,并通过低秩适应技术实现高效风格定制。项目提供高质量数据集和开源资源,适用于数字艺术创作、商业设计、社交媒体等多个场景。
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。