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Michelangelo

新型3D形状生成技术，形状-图像-文本对齐方法

Michelangelo3D形状生成图像条件生成文本条件生成多模态对齐Github开源项目

Michelangelo项目提出'先对齐后生成'方法，解决2D图像或文本生成3D形状的难题。通过形状-图像-文本对齐空间，该技术缩小了不同模态间的差距。项目核心包括SITA-VAE模型(用于3D形状编码和重建)和ASLDM模型(学习多模态到形状空间的映射)。实验结果显示，这种方法能生成质量更高、多样性更强、且与输入条件语义一致性更好的3D形状。

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本项目通过将大型语言模型（LLM）与文本到图像扩散模型结合，提高了提示理解能力。LLM负责解析文本请求，生成中间表示如图像布局，最终通过稳定扩散模型生成高质量图像。项目支持多种生成方法和开源模型，用户可自行设置实现自托管，从而节约API调用成本。项目更新频繁，包括支持高分辨率生成和集成SDXL精炼器等功能。
Thriller - 创新模型融合，提升文本到图像生成表现
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项目结合PhotoMovieXFinal与AbsoluteRemix模型，利用SuperMerger技术实现高效的文本到图像转换，致力于生成细节丰富、逼真的图像，为电影、插画及风景艺术创作提供有力支持。
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