OmniConsistency: 一种基于扩散模型的风格一致性插件，用于高质量图像风格化。
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OmniConsistency提出一种基于扩散模型的风格一致性插件，通过两阶段训练策略和滚动LoRA银行机制，实现了在多种风格下的风格一致性和内容保真度，性能接近商业级模型GPT-4o。
在图像风格化领域，我们常常面临一个痛点：现有的方法要么在复杂场景下无法保持风格一致性，要么在图像到图像的转换中出现风格退化，甚至在布局控制上也显得捉襟见肘。
前不久，新加坡国立大学的研究团队开源了一种全新的解决方案——OmniConsistency。它通过两阶段训练策略和滚动LoRA机制，成功解决了风格学习与一致性保持之间的冲突，让图像风格化在多种风格下都能实现高度一致性和内容保真度。
OmniConsistency不仅能够轻松应对未见过的风格模块，还具备极高的效率，仅需极小的计算开销，就能在图像风格化任务中达到接近商业级模型GPT-4o的效果。它就像一个强大的“插件”，可以无缝接入任意风格的LoRA模块，让风格化创作变得更加灵活高效！
🔗项目地址：https ://github. com/showlab/OmniConsistency
🔗Demo：https ://huggingface. co/spaces/yiren98/OmniConsistency
🔗数据集地址：https ://huggingface. co/datasets/showlab/OmniConsistency
🔗模型地址：https ://huggingface. co/showlab/OmniConsistency
🔗ComfyUI-Nodes：https ://github. com/lc03lc/Comfyui_OmniConsistency
两阶段训练策略：第一阶段独立训练风格特定的LoRA模块以捕捉风格细节；第二阶段通过滚动加载不同风格的LoRA模块，训练一致性模块以保持结构和语义一致性。
滚动LoRA银行机制：在一致性训练中动态切换不同风格的LoRA模块和对应数据集，确保模型对不同风格的泛化能力。
因果注意力机制：在条件分支中使用因果注意力，避免风格和结构之间的冲突，同时保持风格表达和结构一致性的平衡。
高效条件引导设计：通过条件令牌映射和特征重用技术，优化计算效率，降低内存和推理时间开销。
在多种风格下，OmniConsistency的风格一致性显著优于现有方法，与GPT-4o相当。
内容保真度：在保持风格的同时，能够更好地保留输入图像的语义、结构和细节。
泛化能力：对未见过的风格LoRA模块表现出良好的泛化能力，无需重新训练即可直接使用。
效率：相比基础的Flux文本到图像管道，仅增加4. 6%的GPU内存使用和5. 3%的推理时间开销。
OmniConsistency可以与可见和不可见的样式LoRA模块相结合，以实现高质量的图像样式化一致性，有效地保留原始图像的语义、结构和精细细节
OmniConsistency和基线方法的比较结果。
完整的设置确保了强烈的风格化和一致性，而移除会降低性能。OmniConsistency是即插即用的，很容易与现有的管道和工具（如IP适配器）兼容。
1、安装依赖环境
2、下载模型
模型链接地址🔗：https ://huggingface. co/showlab/OmniConsistency
3、开始运行
1）初始化模型
2）风格推理
论文标题：《OmniConsistency:LearningStyle-AgnosticConsistencyfromPairedStylizationData[ 1]》
论文地址：https ://arxiv. org/pdf/2505. 18445
相关技术论文汇总（2025年）：
《ICAS:IPAdapterandControlNet-basedAttentionStructureforMulti-SubjectStyleTransferOptimization》[2]
🔗https ://arxiv. org/pdf/2504. 13224v1.pdf
ICAS（IP-Adapter和ControlNet基础的注意力结构）是一种新型的多主体风格迁移优化框架，通过选择性微调预训练扩散模型的内容注入分支，并结合IP-Adapter的自适应风格注入与ControlNet的结构约束，实现了高效的多主体风格迁移，同时在结构保真、风格一致性和推理效率方面表现出色。
2.《LLM-EnabledStyleandContentRegularizationforPersonalizedText-to-ImageGeneration》[3]
🔗https ://arxiv. org/pdf/2504. 15309
该技术提出了一种基于视觉语言模型（VLM）推理的个性化文本到图像生成方法，通过风格细化策略和内容保护策略，优化风格嵌入并增强文本可控性，从而实现更准确的风格表示和内容一致性，提升了个性化文本到图像生成的效果。
3.《InstantCharacter:PersonalizeAnyCharacterswithaScalableDiffusionTransformerFramework》[4]
🔗https ://arxiv. org/pdf/2504. 12395
InstantCharacter是一种可扩展的扩散变换器框架，能够实现跨多种角色外观、姿态和风格的个性化图像生成，同时保持高保真度和文本可控性。
4.《OmniStyle:FilteringHighQualityStyleTransferDataatScale》[5]
🔗https ://arxiv. org/pdf/2505. 14028
OmniStyle是一种基于扩散变换器（DiT）架构的高质量、高效风格迁移框架，通过OmniStyle-1M大规模配对数据集和OmniFilter质量评估框架，支持指令引导和图像引导的风格迁移任务，能够生成高分辨率且细节丰富的风格化图像。
5.《StyleAR:CustomizingMultimodalAutoregressiveModelforStyle-AlignedText-to-ImageGeneration》[6]
🔗https ://arxiv. org/pdf/2505. 19874v1.pdf
StyleAR是一种创新的多模态自回归模型方法，通过结合特殊设计的数据整理方法和改进的自回归模型，利用文本-图像二元数据实现风格对齐的文本到图像生成，解决了获取大规模风格化三元组数据的难题。
6.《ATraining-FreeStyle-alignedImageGenerationwithScale-wiseAutoregressiveModel》[7]
🔗https ://arxiv. org/pdf/2504. 06144v1.pdf
该技术提出了一种基于尺度自回归模型的无训练风格对齐图像生成方法，通过初始特征替换、关键特征插值和动态风格注入三个关键组件，在无需额外训练的情况下实现了快速推理，并显著提高了生成图像的风格一致性。
7.《FlexIP:DynamicControlofPreservationandPersonalityforCustomizedImageGeneration》[8]
🔗https ://arxiv. org/pdf/2504. 07405
FlexIP是一种新型的图像生成框架，通过引入个性化适配器和保护适配器，实现了在图像生成中身份保持与个性化编辑的动态平衡，显著提升了身份保持精度和编辑灵活性。
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