ConsiStory是一种无需训练的方法，通过共享预训练模型的内部激活来实现一致的主题生成。它还采用了基于主题的共享注意力块和基于对应关系的特征注入来促进图像之间的一致性。与其他方法相比，ConsiStory在主题一致性和文本对齐方面表现出最先进的性能。它还可以自然地扩展到多主题场景，并对常见物体进行个性化处理。