Ebben a videóban egy új képgeneráló mesterséges intelligencia, a USO (Unified Style Subject Optimized) modell kerül bemutatásra, amelyet a ByteDance fejlesztett ki. A tartalom során szemléletes példákat láthatunk arra, hogyan képes a rendszer különböző képeket tetszőleges stílusba átültetni, miközben megőrzi a kép eredeti témáját vagy személyét.
A videó készítője lépésről lépésre mutatja be, miként lehet a modellt helyileg telepíteni, majd kipróbálni saját képekkel és stílusokkal. Részletesen elmagyarázza, hogy a USO egyszerre oldja meg a stílusvezérelt és az alanyvezérelt képgenerálás problémáit, miközben külön választja a tartalmat és a stílust.
A rendszer működésének érdekességeit is ismerteti, kiemelve az SRL (Style Reward Learning) tanulási mechanizmust, amely visszacsatoláson alapul, és segít a kiváló minőségű stílusalkalmazások elérésében. A bemutatott példák között szerepelnek különleges, valósághű és animés hatású képek is.
Felmerülnek kérdések az arcok minőségével és a stílusmegőrzéssel kapcsolatban, valamint az is, hogy az USO miben tér el a már ismert modellektől, például a Flux One Dev-től. A fejlesztők mérőszámokat és saját benchmarkokat mutatnak be az objektív összehasonlítás érdekében.
