OmniConsistency 是新加坡国立大学推出的图像风格迁移模型，能解决复杂场景下风格化图像的一致性问题。模型基于大规模配对的风格化数据进行训练，用两阶段训练策略，将风格学习与一致性学习解耦，在多种风格下保持图像的语义、结构和细节一致性。模型支持与任意风格的 LoRA 模块无缝集成，实现高效且灵活的风格化效果。OmniConsistency 在实验中展现出与 相当的性能，且提供更高的灵活性和泛化能力。

OmniConsistency – 新加坡国立大学推出的图像风格迁移模型 第1张
（图片来源网络，侵删）
OmniConsistency – 新加坡国立大学推出的图像风格迁移模型 第2张
（图片来源网络，侵删）