MakeAnything

MakeAnything 是新加坡国立大学开发的一个基于扩散变换器（Diffusion Transformers）的序列生成模型，可通过文本描述生成序列图像，凭借强大的生成能力提供一致性多子图拼图。

MakeAnything 功能特性：

• 扩散Transformer ：利用扩散Transformer 的卓越性能，实现复杂图像的生成。

• 文本到图像：支持将文本描述转变为多种样式的图像，通过训练和提示词增强生成效果。

• 子图一致性：确保在图像生成流程中生成的多子图在视觉上具备一致性。

MakeAnything 技术特点：

该模型结合了不对称低秩适应（LoRA）技术与ReCraft 模型，这使生成过程更为高效，还能将静态图像转换为可解释的创作流程，让用户清晰知晓每个步骤，从而解决在生成多步骤序列时保持逻辑连贯性和视觉一致性的问题。

MakeAnything 使用步骤:

• 准备训练数据：依据任务要求准备文本与图像数据集，通常需开展数据清洗与格式整理工作。

• 模型训练：采用不对称LoRA 方法在 MakeAnything 数据集上展开训练，调整模型以提升其生成能力。

• 生成内容：完成训练后，用户可以输入文本提示，模型会据此生成相关的图像和其他多模态内容。

• 后处理：生成的内容可在后处理阶段进行进一步优化，像是调整色彩或者增加细节，使其更契合用户需求。

MakeAnything 应用范围：

• 雕刻设计：用于生成雕刻设计的草图和3D模型。

• 绘画创作：应用于自动化艺术绘画，为创作者带来新的灵感。

• 汽车变形：在汽车设计领域，实现不同视角和风格的变形效果。

• 手工艺和DIY：用户能够生成涵盖各种手工艺技术的分步骤指导，以开展实际操作。

• 烹饪和食谱：可以生成详细的烹饪步骤，帮助用户学习制作复杂菜肴的过程。

Github：https://github.com/showlab/MakeAnything