该工具设计的模型架构具有出色的风格泛化能力，其公开的预训练权重包含以下关键特性：
- 基于大规模合成数据训练，同时适配照片级真实图片与艺术创作类卡通图片
- 对不同光照条件、绘画风格的输入具有鲁棒性
- 自动识别风格特征并调整生成策略
技术文档显示，模型在CVPR 2025测试集上达到：真实图片86.7%的生成质量评分（FID指标），卡通图片82.3%的语义保持度（CLIP-Score）。用户只需通过Hugging Face自动下载权重文件，无需额外训练即可获得跨风格的生成能力。
实际案例中，输入一张儿童绘本插图，系统能准确识别夸张的比例特征，生成的3D模型保留了原画的Q版造型特点。
This answer comes from the articleMIDI-3D: An open source tool to quickly generate multi-object 3D scenes from a single imageThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " MIDI-3D的预训练模型权重支持真实与卡通风格的双重输入适配
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