OpenAI выпустили text-to-3D генеративную модель, способную создавать простые модели по короткому текстовому описанию. Модель работает быстрее аналогов.
Что известно
Shap-E от OpenAI преобразует текстовые промты в 3D-модели. Новая модель ИИ работает быстрее аналогов. Особенности разработки Shap-E: эта модель объединяет и масштабирует существующие подходы для эффективной генерации 3D-активов с использованием неявных нейронных представлений (INRs), таких как Neural Radiance Fields (NeRFs) и текстурированных 3D-сеток. Репозиторий GitHub для Shap-E вы можете найти здесь.
Ранее компания уже презентовала аналогичный инструмент — Point-E. Shap-E отличается от существующей модели Point-E тем, что она генерирует параметры неявных функций, которые могут быть визуализированы как текстурные меши и нейронное поле радиуса. Это позволяет генерировать как текстурные меши, которые можно импортировать в инструменты, такие как Blender, так и нейронное поле радиуса.
В отличие от модели Point-E, которая генерирует явные 3D-модели по облаку точек, Shap-E генерирует параметры неявных функций, которые могут быть визуализированы как текстурные меши и нейронное поле радиуса. Shap-E сходит быстрее и достигает сравнимого или более высокого качества, несмотря на то, что модель моделирует многомерное множество высокоразмерных представлений.
Почему это важно
Shap-E — это потрясающая технология, которая позволяет создавать 3D-объекты с помощью искусственного интеллекта и текстовых описаний. Это может быть очень полезно для создания 3D-объектов для игр и других приложений.