本文由NUS Showlab执导。第一作者Song Yiren是新加坡国立大学Showlab@nus的博士生。它的研究地址是视觉和多模式生成。他在CVPR，Siggraph和Neurips等主要国际会议上发表了许多研究结果。刘一起成为NUS Chongqing研究所的四年级学生，其研究演讲是视觉上一代。该项目的作者是学校主任Shou Zheng。不久前，宣布了GPT-4O的图像的最新功能和编辑功能。诸如吉卜力之类的样式产生的效果令人难以置信，我们可以清楚地看到开源社区和商业API之间在图像样式的一致性方面的差距。当前，开源传播模型通常面临图像样式中图像样式的平衡汇总困境。程式化效果，细节，str的增加ucture和语义一致性通常是有代价的。为了保持一致性，样式的表达大大降低。为了解决这个问题，我们提出了Omnicension，该杂志使用匹配的数据来重现GPT-4O的出色风格化一致性，并将商业级别的特性注入开源生态系统。文档标题：OmniconicSisnce：对学习风格的学习风格数据项目的独立一致性项目：https：//github.com/showlab/showlab/showlab/omniconicsississississiscy在文档链接中：https：//arxiv.org/abs/2505.1844445.18445基于浓度基于Omnicnicnynce，Omnicnicnynce one OmnicneNNCE，OMNIK INCENINCY ONCE ONCE，OMNIK NICNENNCE ONCE ONCE，基于通用的集中度。精确存储详细信息，在保持稳定样式的同时，将输入图像的语义和结构进行。 OMNICOSSISTENCENT训练仅使用由GPT-4O产生的2,600对高质量图像，并且该过程仅需500小时的GPU计算机food。 Onnikensea感觉最突出的方面是什么？让我们看一下三个句子的摘要：解决风格和插头和一致性游戏之间的摇杆问题。与基于社区流程的模具兼容。目前，主要制造商的AI地图业务的常规重点是结合风格化的Lora + Cronding Invisness + Image2Image Pipe。根据洛拉风格的模块，通过特定风格的精细调整获得，可以在文本任务（T2I）中实现一代高质量样式的图像。一致性模块（例如ControlNET，IP-ADTER，REDUX）负责壁尾条件（例如结构，边缘和图像之间的任务）（I2i）（I2i），从而使角度更强，以实现更强的风格化效应。问题在于，当将这两种模块组合在一起时，样式模块需要“免费”，以及需要在一致性模块中限制的“严格控制”。特别是，在I2i任务中，样式表示通常会变得较弱，并增加了风格降级。换句话说，现有方法被困在风格化的阻力和一致性之间，两者都无法实现。