MakeAnything 是新加坡國立大學開發的一個基于擴散變換器（Diffusion Transformers）的序列生成模型，可通過文本描述生成序列圖像，憑借強大的生成能力提供一致性多子圖拼圖。

MakeAnything 功能特性：

• 擴散Transformer ：利用擴散Transformer 的卓越性能，實現復雜圖像的生成。

• 文本到圖像：支持將文本描述轉變為多種樣式的圖像，通過訓練和提示詞增強生成效果。

• 子圖一致性：確保在圖像生成流程中生成的多子圖在視覺上具備一致性。

MakeAnything 技術特點：

該模型結合了不對稱低秩適應（LoRA）技術與ReCraft 模型，這使生成過程更為高效，還能將靜態圖像轉換為可解釋的創作流程，讓用戶清晰知曉每個步驟，從而解決在生成多步驟序列時保持邏輯連貫性和視覺一致性的問題。

MakeAnything 使用步驟:

• 準備訓練數據：依據任務要求準備文本與圖像數據集，通常需開展數據清洗與格式整理工作。

• 模型訓練：采用不對稱LoRA 方法在 MakeAnything 數據集上展開訓練，調整模型以提升其生成能力。

• 生成內容：完成訓練后，用戶可以輸入文本提示，模型會據此生成相關的圖像和其他多模態內容。

• 后處理：生成的內容可在后處理階段進行進一步優化，像是調整色彩或者增加細節，使其更契合用戶需求。

MakeAnything 應用范圍：

• 雕刻設計：用于生成雕刻設計的草圖和3D模型。

• 繪畫創作：應用于自動化藝術繪畫，為創作者帶來新的靈感。

• 汽車變形：在汽車設計領域，實現不同視角和風格的變形效果。

• 手工藝和DIY：用戶能夠生成涵蓋各種手工藝技術的分步驟指導，以開展實際操作。

• 烹飪和食譜：可以生成詳細的烹飪步驟，幫助用戶學習制作復雜菜肴的過程。

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