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内容-风格解耦

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

对 Flux 单流块做 LoRA 微调并按秩约束与显著性门控拆分内容/风格分支，为视觉研究者提供了一个可直接复用的「从单图分离内容与风格再重嵌入新语境」的定制化生成流程，也可迁移到其他 DiT 架构的可控编辑。

CRAFT-LoRA: Content-Style Personalization via Rank-Constrained Adaptation and Training-Free Fusion

把多个 LoRA 权重在推理时无训练地组合起来，并通过秩约束微调让内容与风格落在解耦子空间，可直接用于视觉生成中的多概念个性化与风格迁移；其按时间步调整噪声预测的无分类器引导方案也可迁移到其他扩散采样流程以提升稳定性。