还在羡慕GPT-4o的图像风格化？新加坡国立大学（NUS）给你送福音啦！
最近，NUS团队放大招，发布了一个叫做“OmniConsistency”的牛逼项目。这玩意儿厉害了，能用极低的成本，复制OpenAI的GPT-4o模型在图像风格化上的那种神级一致性。说白了，就是让你的图片既有艺术范儿，又不会失真，更不会像有些AI那样，把人脸都给扭曲了。
大家都知道，现在的图像风格化技术是越来越厉害，但有个老大难问题：想要风格好看，细节就容易丢，语义也容易出问题。为了让风格更炸裂，很多模型直接牺牲了图像的真实性。NUS的科研大佬们盯上了这个痛点，他们想搞出一个能同时兼顾风格和内容一致性的完美方案。
OmniConsistency凭啥这么牛？秘诀在这里！
OmniConsistency最核心的创新，就在于它那套独特的学习框架。跟那些死磕风格化结果的模型不一样，它通过成对的图像数据，学习风格迁移中的一致性规律。更让人惊喜的是，他们只用了2600对高质量图像，然后用GPU跑了500个小时，就搞出了惊艳的效果！这成本，简直不要太良心！
而且，OmniConsistency还采用了模块化设计，支持即插即用，能兼容各种现有的风格化LoRA模块。这意味着，你可以轻松地把OmniConsistency集成到你的项目中，完全不用担心和现有系统打架。
未来可期：开源社区的福音，AI艺术的助推器！
NUS希望通过这项新技术，给开源社区注入商业级的强大能力，让更多的开发者和创作者受益。可以预见，OmniConsistency未来很可能成为图像生成领域的一大利器，推动AI艺术创作更上一层楼！感觉以后人人都能成为AI艺术家啦！
想了解更多？赶紧去GitHub上搜“OmniConsistency”看看吧！
github地址：https://github.com/showlab/OmniConsistency
