Mi az OpenAI Shap-E, és mire képes?

A mesterséges intelligenciát (AI) kutató és telepítő cégek, mint például az OpenAI, folyamatosan bocsátanak ki funkciókat az emberiség javára. A ChatGPT, DALL-E, Point-E és más sikeres eszközök mellett az OpenAI kiadott egy új innovatív modellt, a Shap-E-t.

Mi tehát az OpenAI Shap-E, és mit tud az Ön számára?

Mi az az OpenAI Shap-E?

2023 májusában Alex Nichol és Heewon Jun, az OpenAI kutatói és közreműködői kiadtak egy dolgozat, amely bejelenti a Shap-E, a cég legújabb innovációja. A Shap-E egy új eszköz, amely párosított 3D képek és szövegek hatalmas adathalmazára van kiképezve, amely szövegből vagy képekből 3D modelleket tud létrehozni. Ez hasonló DALL-E, amely szövegből 2D képeket tud létrehozni, de a Shap-E 3D-s eszközöket állít elő.

A Shap-E egy feltételes diffúziós modellre és 3D eszközleképezésre van kiképezve. A 3D-s eszközök feltérképezése azt jelenti, hogy a Shap-E megtanul szöveget vagy képeket társítani a megfelelő 3D-s modellekhez a meglévő 3D objektumok nagy adatkészletéből. A feltételes diffúziós modell egy generatív modell, amely a célkimenet zajos változatából indul ki, és fokozatosan finomítja azt a zaj eltávolításával és részletek hozzáadásával.

E két komponens kombinálásával a Shap-E valósághű és változatos 3D modelleket tud generálni, amelyek illeszkednek az adott szöveg- vagy képbevitelhez, és különböző szögekből és fényviszonyokból is megtekinthetők.

Hogyan használhatod az OpenAI Shap-E-t

A Shap-E a többi OpenAI-eszközhöz hasonlóan nem került nyilvánosságra, de a modell súlya, következtetési kódja és mintái letölthetők a webhelyről. Shap-E GitHub oldalon.

A Shap-E kódot ingyenesen letöltheti és telepítse a Python pip paranccsal a számítógépeden. Szüksége van egy NVIDIA GPU-ra és egy nagy teljesítményű CPU-ra is, mivel a Shap-E nagyon erőforrás-igényes.

A telepítés után nyissa meg a Microsoft Paint 3D-ben generált 3D képeket. Hasonlóképpen, te is tudsz konvertálja a képeket STL fájlokká ha 3D nyomtatókkal szeretné kinyomtatni őket.

A Shap-E GitHub oldalán problémákat is jelenthet, és megoldásokat találhat mások által már felvetett problémákra.

Mit tehet az OpenAI Shap-E-jével?

A Shap-E lehetővé teszi az összetett ötletek leírását az ötletek vizuális megjelenítésével. Ennek a technológiának a lehetséges alkalmazásai korlátlanok, különösen azért, mert a látványelemeknek általában sokkal nagyobb hatásuk van, mint a szövegeknek.

Építészként a Shap-E segítségével épületek és építmények 3D-s modelljeit készítheti írásos leírások alapján. Egyszerű mondatok segítségével megadhatja a szerkezetek méreteit, anyagait, színeit és stílusait. Például kérheti a következővel: "Készítsen felhőkarcolót 60 emelettel és üvegkorlátokkal", és exportálja az eredményt egy másik szoftverbe további szerkesztés céljából, ha tetszik az eredmény.

A játékosok és animációs művészek részletes 3D objektumok és karakterek létrehozásával javíthatják a virtuális környezetet és a vizuális élményt. A mérnöki területen leírhatja a gépek és berendezések összetevőit, specifikációit és funkcióit, és 3D-s modellekben kaphatja meg az eredményeket, mielőtt fizikai prototípusokat készítene.

Sőt, még az olyan területeken is, mint az oktatás, a Shap-E segíthet az oktatóknak abban, hogy összetett és elvont ötleteket kommunikáljanak diákjaikkal olyan tantárgyakból, mint a biológia, a geometria és a fizika.

Bár ez még mindig folyamatban van, a Shap-E egy lépéssel az OpenAI előtt jár PONT-E, amely szöveges promptok alapján 3D pontfelhőket állít elő. A pontfelhők kifejezőképességük és felbontásuk korlátozott, gyakran homályos vagy hiányos formákat hoznak létre.

3D modellek létrehozása az OpenAI Shap-E segítségével

A Shap-E lenyűgöző demonstrációja az AI képességének, amellyel természetes nyelvből vagy képekből 3D tartalmat hozhat létre. Segítségével 3D objektumokat hozhat létre számítógépes játékokhoz, interaktív VR élményekhez, prototípusokhoz és egyéb célokra. Bár a kimenet minőségét illetően nincs garancia, az AI-modell gyors és hatékony módot kínál bármiről 3D-s modell létrehozására.

Ezenkívül ez az AI-modell fontos hozzájárulás a mély tanulási térhez, és valószínűleg a jövőbeni fejlett innovációkhoz és alkotásokhoz vezet.