OmniConsistency ist ein umfangreicher Datensatz mit Bildpaaren in mehreren Stilen.OmniConsistency: Lernen stilagnostischer Konsistenz aus gepaarten Stilisierungsdaten", mit Schwerpunkt auf Bildstilisierung und modalübergreifendem Konsistenzlernen, zielt darauf ab, standardisierte Ressourcen für die Bildgenerierung, Stilübertragung und multimodales Modelltraining bereitzustellen. Der Datensatz deckt 22 verschiedene Kunststile ab, darunter Cartoons (3D_Chibi, American_Cartoon), Ölgemälde (Oil_Painting, Van_Gogh), traditionelle Kunst (Chinese_Ink, Paper_Cutting) und Pixelkunst (Pixel), um den vielfältigen kreativen Anforderungen gerecht zu werden.

Jeder Stil besteht aus ausgerichteten Bildpaaren:

• src: Originalbild (z. B. ein Foto oder eine Strichskizze)
• tar: Stilisiertes Bild
• prompt: Beschreibender Text, der den beabsichtigten Kunststil darstellt

Dieser Datensatz eignet sich für folgende Aufgaben:

• Stilübertragung
• Bild-zu-Bild-Generierung
• Bedingte Generierung mit Eingabeaufforderungen
• Konsistenzlernen

Zitat

@inproceedings{Song2025OmniConsistencyLS, title={OmniConsistency: Lernen von stilunabhängiger Konsistenz aus gepaarten Stilisierungsdaten}, Autor={Yiren Song und Cheng Liu und Mike Zheng Shou}, Jahr={2025}, url={https://api.semanticscholar.org/CorpusID:278905729} }