OmniConsistency, veröffentlicht am 28. Mai 2025 vom Show Lab der National University of Singapore, ist ein Plugin zur Verbesserung der visuellen Konsistenz auf Basis von Diffusionstransformatoren. Es optimiert die visuelle Kohärenz und die ästhetische Qualität signifikant und erreicht eine mit dem kommerziellen Modell GPT-4o vergleichbare Leistung. OmniConsistency schließt die Lücke in der Stilkonsistenz zwischen Open-Source- und kommerziellen Modellen (wie GPT-4o) und bietet eine kostengünstige, hochgradig kontrollierbare Lösung für die KI-gestützte Bildgenerierung. Dadurch wird die Technologie der Bildgenerierung für alle zugänglicher. Dank seiner Kompatibilität und Plug-and-Play-Funktionalität ist der Einstieg für Entwickler und Kreative besonders einfach. Verwandte Forschungsarbeiten sind verfügbar. OmniConsistency: Lernen stilagnostischer Konsistenz aus gepaarten Stilisierungsdaten .
Die in diesem Tutorial verwendeten Rechenressourcen sind eine einzelne RTX A6000-Karte.
2. Effektanzeige
3. Bedienungsschritte
1. Starten Sie den Container
Wenn „Bad Gateway“ angezeigt wird, bedeutet dies, dass das Modell initialisiert wird. Da das Modell groß ist, warten Sie bitte etwa 2–3 Minuten und aktualisieren Sie die Seite.
2. Anwendungsbeispiele
Sobald Sie die Webseite aufrufen, können Sie mit dem Modell interagieren.
Wenn Sie Custom LoRA verwenden, benötigt das Modell Zeit, um online heruntergeladen zu werden, sodass die Generierung länger dauert. Bitte haben Sie Geduld. Außerdem kann der Modelldownload aufgrund von Netzwerkproblemen während des Modelldownloads fehlschlagen. Es wird empfohlen, den Container neu zu starten und das Modell erneut herunterzuladen.
Ergebnisse generieren
4. Diskussion
🖌️ Wenn Sie ein hochwertiges Projekt sehen, hinterlassen Sie bitte im Hintergrund eine Nachricht, um es weiterzuempfehlen! Darüber hinaus haben wir auch eine Tutorien-Austauschgruppe ins Leben gerufen. Willkommen, Freunde, scannen Sie den QR-Code und kommentieren Sie [SD-Tutorial], um der Gruppe beizutreten, verschiedene technische Probleme zu besprechen und Anwendungsergebnisse auszutauschen ↓
Zitationsinformationen
Dank an den Github-Benutzer SuperYang Bereitstellung dieses Tutorials. Die Zitationsinformationen für dieses Projekt lauten wie folgt:
@inproceedings{Song2025OmniConsistencyLS,
title={OmniConsistency: Learning Style-Agnostic Consistency from Paired Stylization Data},
author={Yiren Song and Cheng Liu and Mike Zheng Shou},
year={2025},
url={https://api.semanticscholar.org/CorpusID:278905729}
}
Build AI with AI
From idea to launch — accelerate your AI development with free AI co-coding, out-of-the-box environment and best price of GPUs.
OmniConsistency, veröffentlicht am 28. Mai 2025 vom Show Lab der National University of Singapore, ist ein Plugin zur Verbesserung der visuellen Konsistenz auf Basis von Diffusionstransformatoren. Es optimiert die visuelle Kohärenz und die ästhetische Qualität signifikant und erreicht eine mit dem kommerziellen Modell GPT-4o vergleichbare Leistung. OmniConsistency schließt die Lücke in der Stilkonsistenz zwischen Open-Source- und kommerziellen Modellen (wie GPT-4o) und bietet eine kostengünstige, hochgradig kontrollierbare Lösung für die KI-gestützte Bildgenerierung. Dadurch wird die Technologie der Bildgenerierung für alle zugänglicher. Dank seiner Kompatibilität und Plug-and-Play-Funktionalität ist der Einstieg für Entwickler und Kreative besonders einfach. Verwandte Forschungsarbeiten sind verfügbar. OmniConsistency: Lernen stilagnostischer Konsistenz aus gepaarten Stilisierungsdaten .
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Wenn „Bad Gateway“ angezeigt wird, bedeutet dies, dass das Modell initialisiert wird. Da das Modell groß ist, warten Sie bitte etwa 2–3 Minuten und aktualisieren Sie die Seite.
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Sobald Sie die Webseite aufrufen, können Sie mit dem Modell interagieren.
Wenn Sie Custom LoRA verwenden, benötigt das Modell Zeit, um online heruntergeladen zu werden, sodass die Generierung länger dauert. Bitte haben Sie Geduld. Außerdem kann der Modelldownload aufgrund von Netzwerkproblemen während des Modelldownloads fehlschlagen. Es wird empfohlen, den Container neu zu starten und das Modell erneut herunterzuladen.
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@inproceedings{Song2025OmniConsistencyLS,
title={OmniConsistency: Learning Style-Agnostic Consistency from Paired Stylization Data},
author={Yiren Song and Cheng Liu and Mike Zheng Shou},
year={2025},
url={https://api.semanticscholar.org/CorpusID:278905729}
}
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