媲美Nano-Banana | 字节{全量开源}首个“风格+主题”「双修」模型,节省百万外包费!

AI产品汇 2025-09-01 07:45

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项目主页-https://bytedance.github.io/USO/

代码链接-https://github.com/bytedance/USO

试用链接-https://huggingface.co/spaces/bytedance-research/USO

论文链接-https://huggingface.co/papers/2508.18966



为什么需要这个算法?--现有方法通常将风格驱动和主题驱动的生成视为两个单独的任务:前者优先考虑风格相似性,而后者则坚持主题一致性,导致明显的对立结果。而作者却认为这两者可以很好的融合在一起。
这个算法能做什么?--USO是字节近期开源其“  风格主题大一统优化定制模型”,它不仅可以在任何场景中自由组合任何主题和任何风格,提供具有高主题/身份一致性和强烈风格保真度的输出,同时确保自然、逼真的肖像。
这个算法效果如何?--大量实验结果表明:USO在主题一致性和风格相似性两个维度上在开源模型中都达到了最先进的性能,性能不比nano banana差多少,而且还开源!

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01-USO核心优势

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    不止nano banana,字节近期开源其“风格主题大一统优化定制模型USO”。这是UXO家族的最新成员。

    USO可以在任何场景中自由组合任何主题和任何风格,提供具有高主题/身份一致性和强烈风格保真度的输出,同时确保自然、逼真的肖像。

    可喜的是,字节这次将开源整个项目,包括训练代码、推理脚本、模型权重和数据集,从而推进研究并增强开源社区的能力。

02-USO落地场景

02.01-目标一致性生成
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02.02-目标风格化生成
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02.03-风格驱动生成
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02.04-多风格驱动生成
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02.05-风格&对象驱动生成/保留布局
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02.06-风格&对象驱动生成/变换布局
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03-USO上手指南

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步骤1-访问https://huggingface.co/spaces/bytedance-research/USO链接

步骤2-在上图的红框中选择“内容参考图”、“风格参考图”、“额外的风格参考图”任务,上传相应的测试图片

步骤3-根据自己的需求对绿框中的参数进行修改

步骤4-点击上图的蓝框中的“Generate”,等待片刻即可

04-USO性能评估

04.01-主观效果评估
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    上图展示了该方法与多个SOTA的目标驱动生成方法(Qwen-Image Edit、Flux.1-Kontext、OmniGen2、BAGEL、UNO)的定性比较结果。通过观察与分析,我们可以发现:该方法生成的图像更符合文本描述,可以很好的保持目标一致性。
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    上图展示了该方法与多个SOTA的风格生成方法(StyleStudio、DreamO、CSGO、InstantStyle、DEADiff)在相同输入下的生成效果。通过观察与分析,我们可以发现:该方法生成的结果更符合文本描述,能够更好的将参考图的风格考虑进去。
04.02-客观指标评估
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    上表展示了该方法与多个SOTA方法的目标生成和风格生成客观指标评估结果。通过观察与分析,我们可以发现:该方法的多项客观指标基本上都获得了最佳的得分结果,远优于其它的方法。

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