スタイル変換 / LoRA

画像・2Dアート

オープンソース

• AL

  Abstract-LoRA: Unlocking Single-Image Style Transfer through Targeted U-Net Block Training AIが発見

  2026

  SDXLとLoRAをベースにしたシングルイメージのスタイル転送手法。ターゲットとなるU-NetブロックでLoRAの重みをトレーニングすることで、スタイルとコンテンツのデタングル（もつれ戻し）を向上させ、背景を考慮した分離と抽象的な色彩表現の抽出により、複雑な背景の処理とコンテンツ構造の維持を実現。

  lora sdxl style-transfer

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• AA

  AnyStyle: A Single LoRA is Sufficient for Image-Guided Style Transfer AIが発見

  2026

  1つのスタイルLoRAアダプターと、コンテンツ画像の内部アテンション層から得られるトレーニングフリーの構造ガイダンスを組み合わせることで、コンテンツとスタイルのバランスの取れた合成を実現する、画像誘導型スタイル転送の合理化されたフレームワーク。

  diffusion lora style-transfer

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• CA

  CLeaR: A Unified Framework for Resolving the Leakage-Degradation Dilemma in Style Transfer AIが発見

  2026

  スタイル転送におけるコンテンツ漏洩を抑制しつつ、高いスタイル再現性を維持することで、漏洩と品質低下のトレードオフを解決するトレーニング不要のフレームワーク。特徴量分離、特徴空間のグラウンディング、および拡散生成の各段階で機能します。

  content-leakage diffusion style-transfer

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• CK

  ComfyUI Krea2 Style Transfer AIが発見

  2026

  Krea2スタイルの参照動作を再現するComfyUI用の学習不要なローカルスタイル参照ノード。コンテンツのリークを抑えつつ、単一画像のスタイル転送や2つの参照画像のブレンドを可能にする。

  comfyui style-reference style-transfer

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• CI

  Compressing Image Style Training into a Single Model Forward AIが発見

  2026

  従来のファインチューニングを必要とせず、参照画像からニューラルネットワークの1回のフォワードパスでスタイルLoRAの重みを即座に生成するフレームワーク「i2L (image-to-LoRA)」を提案します。

  diffusion lora style-transfer

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• FF

  FreeStyle: Free Control of Style-Content Dual-Reference Generation from Community LoRA Mining AIが発見

  2026

  コミュニティのLoRAモデルを活用して大規模なスタイル・コンテンツのペアを構築し、もつれ戻し（ディセンタングルメント）メカズムを用いてスタイル参照からのセマンティック漏洩を防ぐ、デュアル参照画像生成フレームワーク。

  disentanglement lora style-transfer

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• ST

  StyleGallery: Training-free and Semantic-aware Personalized Style Transfer from Arbitrary Image References AIが発見

  2026

  領域ベースでスタイル要素を細粒度に制御できる、追加学習不要のスタイル転送フレームワーク。拡散モデルの中間特徴量を用いてコンテンツ画像の教師なしセマンティッククラスタリングを行い、意味的に整合した解釈可能な転送結果を実現します。

  diffusion semantic-aware style-transfer training-free

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• TV

  TeleStyle V2: Beyond Content-Preserving Style Transfer with Self-Distillation and Distribution-Matching-Distillation AIが発見

  2026

  自己蒸留と分布一致蒸留（DMD）を用いて、コンテンツ保存型のスタイル転送とテキスト誘導型の画像編集を1回で実行できる高度な画像・動画スタイル転送モデル。LoRA駆動のDiTアーキテクチャを採用し、コンテンツの漏洩を最小限に抑えながら高精度なスタイル転送を実現します。

  dit lora style-transfer video-style-transfer

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• TC

  TeleStyle: Content-Preserving Style Transfer in Images and Videos AIが発見

  2026

  Diffusion Transformerを用いて、画像と動画の両方でコンテンツを維持したスタイル転移を行う、Qwen-Image-Editをベースにした軽量モデル。

  dit style-transfer video-style-transfer

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• CE

  ConsisLoRA: Enhancing Content and Style Consistency for LoRA-based Style Transfer AIが発見

  2025

  元の画像を予測し、コンテンツ学習とスタイル学習を分離することで、コンテンツとスタイルの整合性を向上させるLoRAベースのスタイル転移手法。

  consistency lora style-transfer

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• KL

  K-LoRA: Unlocking Training-Free Fusion of Any Subject and Style LoRAs AIが発見

  2025

  事前学習済みのスタイルLoRAと被写体LoRAを、追加のトレーニングなしでシームレスに融合する手法。各アテンション層でTop-K選択メカニズムを用いることで、被写体とスタイルの寄与をバランスよく調整し、コンテンツの漏洩やスタイルの不整合を防ぎます。

  diffusion lora style-transfer training-free

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• NL

  NP-LoRA: Null Space Projection for Subject-Style LoRA Fusion AIが発見

  2025

  非対称な零空間（Null Space）射影を使用して、被写体とスタイルのLoRAを融合するトレーニング不要のフレームワーク。独立してトレーニングされたLoRAが共有パラメータ空間でどのように相互作用するかをモデル化し、コンテンツとスタイルの干渉やリークを防ぎます。

  lora lora-fusion null-space style-transfer

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• OS

  Only-Style: Stylistic Consistency in Image Generation without Content Leakage AIが発見

  2025

  拡散モデルベースの画像生成において、参照画像からのコンテンツ漏洩（リーク）を抑制する、トレーニング不要のスタイル転送フレームワーク。推論中にコンテンツ漏洩を特定し、被写体を含む参照画像パッチ内のパラメータを適応的に調整することで、スタイルの整合性を維持します。

  content-leakage diffusion style-transfer

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• SL

  SplitFlux: Learning to Decouple Content and Style from a Single Image AIが発見

  2025

  FLUXのシングルストリームブロックをLoRA（Low-Rank Adaptation）を介して微調整することにより、単一の画像からコンテンツとスタイルを分離し、それぞれを独立して再コンテキスト化できるように設計されたフレームワーク。

  disentanglement flux lora style-transfer

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• SC

  Style Composition within Distinct LoRA modules for Traditional Art AIが発見

  2025

  フローマッチングのノイズ除去プロセスの各タイムステップにおいて、個別のLoRAモジュールを用いて予測されたノイズ除去潜在変数上でスタイル合成を行うことで、複数の芸術的スタイルを自然にブレンドするゼロショット拡散パイプライン。

  diffusion lora style-transfer

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• SP

  StyleKeeper: Prevent Content Leakage using Negative Visual Query Guidance AIが発見

  2025

  テキストから画像への拡散モデルにおいて、視覚的スタイルプロンプトからのコンテンツ漏洩を防ぐ、トレーニング不要のスタイル転送手法。Negative Visual Query Guidanceと自己アテンション特徴量のスワッピングを導入し、スタイルとセマンティックなコンテンツを分離します。

  content-leakage diffusion style-transfer

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• SS

  StyleSSP: Sampling StartPoint Enhancement for Training-free Diffusion-based Method for Style Transfer AIが発見

  2025

  コンテンツ画像のレイアウト崩れやスタイル画像からのコンテンツ漏洩を防ぐために、サンプリングの開始点を強化する、トレーニング不要の拡散モデルベースのスタイル転移手法。

  diffusion style-transfer training-free

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• UU

  USO: Unified Style and Subject-Driven Generation via Disentangled and Reward Learning AIが発見

  2025

  コンテンツとスタイルの表現を解きほぐすことで、高精度なスタイル転移と被写体のアイデンティティ保持を同時に実現する、スタイル駆動型および被写体駆動型画像生成の統一フレームワーク。

  diffusion flux style-transfer subject-driven

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• CS

  CSGO AIが発見

  2024

  スタイル化された画像トリプレットのデータセットを用いて、高い忠実度のスタイル転送とコンテンツ保持をテキスト画像生成で実現するフレームワーク。

  content-preservation diffusion style-transfer

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• DD

  DiffStyler: Diffusion-based Localized Image Style Transfer AIが発見

  2024

  テキストから画像へのStable Diffusionモデルに基づくLoRAを用いてスタイルターゲットをカプセル化し、クロスLoRA特徴量およびアテンションの注入を組み合わせることで、精密な局所的スタイル制御を実現する画像スタイル転送フレームワーク。

  diffusion lora style-transfer

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• DS

  DiffSynth-Studio AIが発見

  2024

  拡散モデル向けの高性能な学習・推論フレームワーク。単一の参照画像から従来の追加学習なしでカスタムスタイルを抽出・適用できる、即時的な「Image-to-LoRA」(i2L)生成機能をサポートする。

  diffusion-framework lora style-transfer

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• IS

  Implicit Style-Content Separation using B-LoRA AIが発見

  2024

  Stable Diffusion XL (SDXL)とLoRA（Low-Rank Adaptation）を活用し、単一の入力画像からスタイル成分とコンテンツ成分を暗黙的に分離することで、高品質なスタイル転送やコンテンツ編集を可能にする手法。

  lora sdxl style-transfer

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• IP

  InstantStyle-Plus: Style Transfer with Content-Preserving in Text-to-Image Generation AIが発見

  2024

  スタイルの強度と構造の維持のバランスを取るためのコンテンツ保護メカニズムを導入し、InstantStyleを改良した高度なスタイル転移フレームワーク。

  content-preserving diffusion style-transfer

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• IF

  InstantStyle: Free Lunch towards Style-Preserving in Text-to-Image Generation AIが発見

  2024

  IP-Adapterを用いて参照画像からスタイルとコンテンツを分離し、正確なスタイルを維持したテキストからの画像生成を実現する、チューニング不要のフレームワーク。

  ip-adapter style-preserving tuning-free

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• LR

  LoRA.rar: Learning to Merge LoRAs via Hypernetworks for Subject-Style Conditioned Image Generation AIが発見

  2024

  ハイパーネットワークに基づく被写体とスタイルのLoRAマージ手法。時間のかかる最適化ベースのマージの代わりに、ハイパーネットワークを使用して最適なマージウェイトを予測し、高品質な被写体・スタイル条件付き画像生成をリアルタイムで可能にします。

  hypernetwork lora lora-merging style-transfer

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• SA

  StyleShot: A Snapshot on Any Style AIが発見

  2024

  テスト時の微調整を必要とせず、任意の参照画像から高品質なスタイル転送画像を作成できる汎用的なフレームワーク。厳選されたデータセットで学習されたスタイル認識エンコーダを用いて、シェーディング、レイアウト、ライティングなどの表現力豊かなスタイル表現を抽出します。

  diffusion encoder style-transfer tuning-free

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• ST

  StyleStudio: Text-Driven Style Transfer with Selective Control of Style Elements AIが発見

  2024

  参照スタイルへの過学習を防ぐために、クロスモーダルな適応型インスタンス正規化（AdaIN）と選択的制御を導入した、テキスト駆動型のスタイル転移フレームワーク。

  diffusion selective-control style-transfer

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• US

  UnZipLoRA: Separating Content and Style from a Single Image AIが発見

  2024

  単一の入力画像を、互いに独立した互換性のある被写体LoRAとスタイルLoRAの2つに分解する手法。これにより、高度に絡み合いを解いた状態での独立した操作、再結合、および高精度なスタイル転送が可能になります。

  diffusion disentanglement lora style-transfer

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• AR

  ArtAdapter AIが発見

  2023

  マルチレベルのスタイルエンコーダーと明示的なアダプテーションを利用して、構図や独特の芸術的表現などの高レベルなスタイル要素を捉えるテキスト画像スタイル転送フレームワーク。

  adapter art diffusion style-transfer

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• DR

  DreamStyler AIが発見

  2023

  テキスト画像拡散モデルを用いたスタイルインバージョンを最適化し、独特の筆致や色調を捉えることで、芸術的な画像合成とスタイル転送を実現するフレームワーク。

  diffusion style-inversion style-transfer

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• SA

  Style Aligned Image Generation via Shared Attention AIが発見

  2023

  拡散プロセス中に自己アテンション層を共有することにより、生成される一連 of 画像間で一貫したスタイルを確立する、トレーニング不要のスタイルアライメント技術。

  diffusion shared-attention style-aligned

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• SI

  Style Injection in Diffusion: A Training-free Approach for Adapting Large-scale Diffusion Models for Style Transfer AIが発見

  2023

  事前学習済みの大型拡散モデルにおけるアテンション特徴量を操作することで、コンテンツの構造を維持しながらスタイルを転移する、トレーニング不要の芸術的スタイル転移手法。

  diffusion style-transfer training-free

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• SA

  StyleAdapter: A Unified Stylized Image Generation Model AIが発見

  2023

  テスト時の微調整を行うことなく、プロンプトのコンテンツと参照画像のスタイルの両方に一致する高品質なスタイル化画像を生成する、統一されたスタイル画像生成モデル。

  diffusion style-adapter tuning-free

  arXiv

• ST

  StyleDrop: Text-to-Image Generation in Any Style AIが発見

  2023

  テキストから画像への生成モデルを用いて、任意の特定のスタイルで画像を合成する手法。アダプターベースのパラメータ効率の良い微調整（PEFT）を活用し、1枚または数枚の参照画像から配色、陰影、筆致などの詳細なスタイル特徴を捉えます。

  adapter peft style-transfer

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• ZA

  ZipLoRA: Any Subject in Any Style by Effectively Merging LoRAs AIが発見

  2023

  独立して学習されたスタイルLoRAと被写体LoRAを、低コストかつ効果的にマージして、任意の被写体を任意のスタイルで生成する手法。被写体の再現性とスタイルの整合性の両方を維持するようにマージの重みを最適化します。

  diffusion lora lora-merging style-transfer

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商用・業界ツール

• SC

  Scenario AIが発見

  2023

  ゲーム開発者向けに設計されたクリエイティブAIインフラプラットフォーム。独自のゲームアートスタイルに基づいてカスタムのFluxやSDXL LoRAモデルをトレーニングし、アセット全体の視覚的一貫性を確保する。

  game-assets lora-training style-consistency

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