字节跳动开源全新 USO 模型,解决 AI 生图领域风格参考与主体保持一致性的挑战。该模型训练使用三元组数据集,实施两阶段策略:先编码深层艺术风格特征,再结合主体内容确保核心不变。引入强化学习奖励机制优化生成质量。模型在 USO-Bench 基准测试中领先开源模型。USO 增强商业设计灵活性,现已开源供全球开发者使用。[[来源:https://github.com/bytedance/USO]]
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字节跳动开源全新 USO 模型,解决 AI 生图领域风格参考与主体保持一致性的挑战。该模型训练使用三元组数据集,实施两阶段策略:先编码深层艺术风格特征,再结合主体内容确保核心不变。引入强化学习奖励机制优化生成质量。模型在 USO-Bench 基准测试中领先开源模型。USO 增强商业设计灵活性,现已开源供全球开发者使用。[[来源:https://github.com/bytedance/USO]]
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