一致性
OmniConsistency
OmniConsistency 是新加坡国立大学推出的图像风格迁移模型，旨在解决复杂场景下风格化图像的一致性问题。该模型采用两阶段训练策略，将风格学习与一致性学习解耦，并支持与任意风格的 LoRA 模块集成，实现高效且灵活的风格化效果。它在多种风格下保持图像的语义、结构和细节一致性，具备更高的灵活性和泛化能力，在实验中表现出与 GPT-4o 相当的性能。
AuraFusion360
AuraFusion360是一款面向360°无边界场景修复的AI工具，采用高斯散射表示和深度感知技术，实现高质量的物体移除与孔洞填充。其核心包括自适应引导深度扩散（AGDD）和基于SDEdit的细节增强，确保多视角一致性。适用于虚拟现实、建筑可视化、影视特效及文物修复等多个领域，提供高效、精确的场景修复解决方案。
PhotoDoodle
PhotoDoodle是一种基于少量样本学习的艺术化图像编辑框架，能够精准复现艺术家风格并应用于照片涂鸦。它采用两阶段训练策略，结合位置编码重用和无噪声条件范式，确保生成效果与背景一致。支持装饰元素添加、背景保留、指令驱动编辑等功能，并通过低秩适应技术实现高效风格定制。项目提供高质量数据集和开源资源，适用于数字艺术创作、商业设计、社交媒体等多个场景。
