OpenAI выпустила Shap-E, новый генератор 3D-моделей на основе искусственного интеллекта, который на первый взгляд похож на недавний Point-E.
Shap-E учится создавать 3D-модели, обучая кодировщик преобразовывать 3D-объекты в математические представления, называемые неявными функциями, а затем обучая модель диффузии генерировать новые 3D-модели на основе этих представлений. Результатом являются модели с более реалистичными текстурами и эффектами освещения, которые создаются быстрее, чем модели, созданные с помощью Point-E.
С использованием Point-E, модели диффузии используются для создания 3D-облаков точек, которые затем преобразуются в сетку. 3D-облако точек представляет собой коллекцию отдельных точек в трехмерном пространстве, которые представляют форму объекта. Эти точки не соединены между собой и не содержат явной информации о поверхности или структуре объекта. Результаты в данном случае являются сравнительно простыми и низкого разрешения (хотя все же впечатляющими с технологической точки зрения).
В конечном итоге OpenAI утверждает, что Shap-E способен демонстрировать “сравнимую или лучшую” производительность по сравнению с Point-E. Примеры 3D-моделей на странице Shap-E на GitHub – где находятся веса моделей, код вывода и образцы – кажутся доказывающими это, несмотря на их общую нелепость (“самолет, похожий на банан”, например).
Конечно, как и в случае с Point-E, до тех пор, пока эти типы генераторов моделей не станут полезными для 3D-печати без человеческого вмешательства, путь к достижению остается долгим. Тем не менее, Shap-E – это еще один захватывающий шаг в направлении реализации этой цели, и потенциальные последствия такой инновационной технологии простираются во многих отношениях и могут иметь далеко идущие и революционные последствия с разных точек зрения.
>>>БАЗЫ ДАННЫХ(EMAIL, ТЕЛЕФОНЫ). БЕСПЛАТНО.<<<
Добавить комментарий