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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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介绍相关项目
openlrm-mix-base-1.1 - 从图像生成3D模型的开源解决方案
GithubHuggingfaceOpenLRM图像编码器开源实现开源项目模型模型卡训练数据
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Meshy - 快速将文本和图片转化为3D模型的AI技术
3D模型AI创意AI工具AI纹理AI辅助设计Meshy实时预览热门用户友好
Meshy是一款强大的AI 3D模型生成工具，可实现从文本和图片到3D模型的快速转换。支持AR、VR及传统3D建模，Meshy为3D内容创作提供了一流的简便解决方案，加速3D工作流程。
Paint3D - 将高分辨率无光照2K UV纹理应用于3D网格的生成方法
Paint3D
Paint3D是一个新型的生成框架，通过文本或图像输入，可以为3D网格生成高分辨率、无光照的2K UV纹理图。利用预训练的2D扩散模型及多视图纹理融合，Paint3D克服了光照信息嵌入的问题，使纹理能够在现代图形管道中重新照明或编辑。该方法保持了纹理的语义一致性，显著提升了3D对象纹理生成的技术水平。
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本项目采用去噪扩散模型实现高质量人像图像生成，并支持姿态和外观控制。经过在DeepFashion数据集的训练，该方法可在5天内利用多GPU实现高精度样本生成。提供预训练模型下载和详细的训练与推理指南，支持自定义数据集。实验比较显示，该模型在多种先进方法中表现优异。相关代码和生成结果可在GitHub及Google Colab中体验。
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GLIGEN是一个创新的开放式条件引导文本到图像生成模型。它扩展了冻结文本到图像模型的功能,支持框、关键点和图像等多种引导条件。在COCO和LVIS数据集的零样本测试中,GLIGEN大幅超越了现有的有监督布局到图像生成基线。这项技术在开放世界场景下的应用前景广阔,同时也需关注其局限性和伦理影响。
Realistic_Vision_V2.0 - AI驱动的高品质摄影级图像生成模型
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Realistic_Vision_V2.0是一个开源的AI图像生成模型，专门用于创建逼真的肖像和场景。该模型支持8K超高清输出，能够呈现精细的皮肤纹理和自然的光线效果。为优化生成结果，模型提供了专门的提示模板和负面提示建议。结合特定的VAE和推荐参数，Realistic_Vision_V2.0能够生成高度写实、专业品质的图像。
MVDream - 多视角扩散模型实现高质量3D内容生成
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MVDream是一个开源的多视角扩散模型项目，用于3D内容生成。项目在GitHub上提供两个代码仓库：多视角扩散模型（https://github.com/bytedance/MVDream）和集成SDS技术的3D生成（https://github.com/bytedance/MVDream-threestudio）。由字节跳动研究团队开发，为计算机视觉和3D生成领域提供新的工具和方法。
MeshXL - 通过神经坐标场生成高质量的3D网格模型
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MeshXL是一款基于神经坐标场的3D网格生成工具，采用现代大语言模型技术生成高质量的3D网格数据。该项目提供多种预训练模型，支持不同规模的3D网格生成。项目页面包含详细的模型权重下载、环境设置和样本生成教程，帮助用户在多种应用场景中高效生成并利用3D网格数据。
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该项目展示了一个结合Stable Diffusion技术的先进文本生成图像模型，能够生成非常逼真的图像效果。由用户ffjggrtbjibv创建，其模型适用于复杂图像创建与需要真实效果的场景。凭借现代化的图像生成算法，这个模型在图像质量和细节表现上得到显著提升，为创作提供更大的灵活性与创意空间。
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VisionLLaMA是一个基于LLaMA架构的统一视觉Transformer模型，专为处理2D图像而设计。该模型提供平面和金字塔两种形式，适用于广泛的视觉任务，包括图像感知和生成。通过各种预训练范式的广泛评估，VisionLLaMA在多项图像生成和理解任务中展现出卓越性能，超越了现有最先进的视觉Transformer模型，为计算机视觉领域提供了新的基准。
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