1. Einführung in das Tutorial

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

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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}
}