FreeStyle：利用社群 LoRA 建構大規模雙參考圖像生成框架
Style‑content 雙參考生成旨在同時保留內容語意與套用風格，然而缺乏大量內容‑風格分離且涵蓋長尾風格的三元組資料，使得模型在內容忠實、風格對齊與指令遵循間難以取得平衡。研究提出 FreeStyle，透過社群 LoRA 挖掘作為風格與內容的組合錨點，建立嚴謹的生成與過濾流程，產出跨多模型的大規模風格參考與內容參考三元組。
Style‑content 雙參考生成的目標是產生同時保留內容結構與語意、且呈現指定風格的圖像。雖然近期已有進展，但仍面臨內容忠實、風格對齊與指令遵循之間的平衡挑戰，尤其是風格參考的語意洩漏問題。
資料瓶頸與 FreeStyle 架構
關鍵瓶頸在於缺乏大規模、內容與風格明確分離且涵蓋長尾風格的三元組資料。為解決此問題，研究提出 FreeStyle，利用社群 LoRA（低秩適應）作為風格與內容的組合錨點，並設計嚴格的生成與過濾流程，跨多個基礎模型構建大量的 Style‑Reference 與 Content‑Reference 三元組。
兩階段課程與洩漏抑制機制
為防止內容洩漏，FreeStyle 採用兩階段課程：第一階段為風格轉換階段，加入注意力層級增強約束以抑制風格參考的語意洩漏；第二階段為雙參考生成階段，使用頻率感知的 RoPE（旋轉位置編碼）調變策略，針對基於位置對應的洩漏進行抑制。
多面向基準與評估指標
研究同時推出一套涵蓋風格相似度、內容保留、美感、指令遵循與洩漏拒絕的基準。基準內含風格不變的內容對齊分數（CAS）以及校準過的基於視覺語言模型的拒絕分數，用以評估生成的可靠性與洩漏抑制效果。
實驗結果
大量實驗顯示，FreeStyle 在風格對齊、內容保留與洩漏抑制三方面取得強勁平衡，生成圖像在視覺品質與指令符合度上均優於既有方法。
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原始來源：ArXiv AI
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