**FreeStyle: 社区LoRA挖掘驱动的风格-内容双参考自由生成**

_FreeStyle: Free Control of Style-Content Dual-Reference Generation from Community LoRA Mining_

> 风格与内容双参考生成要求同时保持内容结构与目标风格，但面临特征泄漏与数据稀缺的挑战。本文提出FreeStyle框架，利用社区LoRA模型作为风格与内容的锚点，通过严格的数据构建流水线生成大规模三元组，并采用两阶段课程与解耦机制抑制泄漏：在风格迁移阶段施加注意力丰富度约束，在双参考阶段引入频率感知的RoPE调制。同时构建了评估泄漏抑制、风格相似度、内容保留等维度的基准，提出内容对齐分数与校准VLM拒绝分数。实验表明该方法在风格对齐、内容保真和防泄漏之间取得了优异平衡。

**来源信息**
- **来源**：HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
- **分类**：论文
- **发布时间**：2026-06-19 08:00（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://huggingface.co/papers/2606.20506)