Нейросеть научилась создавать 3D‑объекты

Команды OpenAI и Shap‑E представили уникальный ИИ, который позволяет генерировать трёхмерные объекты по текстовому описанию. Это очень напоминает нейросеть DALL‑E 2, которая используется для генерации изображений по тексту.

Использование этой нейросети может быть непростым, однако вскоре каждый дизайнер сможет ею воспользоваться.

Shap-E от OpenAI — это инновационная генеративная модель для создания 3D‑ресурсов. Она применяет новый подход по сравнению с обычными алгоритмами для создания трехмерных объектов на основе текстового описания.

В публикации на GitHub рассказано, как Shap‑E изучает объединение 3D‑ресурсов и условной диффузии (conditional diffusion). Данное исследование помогает понять, каким образом можно использовать инструменты условной диффузии для работы с 3D‑ресурсами.

Нейросеть для генерации трехмерных объектов

Вы можете бесплатно получить доступ к модели Shap‑E на GitHub. Нейросеть поддерживает форматы STL, благодаря чему в дальнейшем созданные объекты можно напечатать на 3D‑принтере.

Обучение базовым принципам модели Shap‑E может показаться простым, но для установки и запуска модели необходимо иметь некоторые технические навыки.

Аврам Пилч, главный редактор издания, протестировал Shap-E и отметил, что для его освоения у него ушло восемь часов. Он добавил, что OpenAI предоставляет минимальные инструкции для установки программы, только информацию о том, что вы должны использовать команду Python pip.

Пилтч отметил, что после установки у него получилось проверить работу подсказок с цветными GIF‑ками и монохромными слоистыми файлами. По его словам, анимированные GIF‑файлы показали лучшие результаты.

Новая нейросеть также может преобразовать 2D‑изображение в 3D‑модель. Это дает возможность для исследования и анализа объектов в реальном мире, что позволит создавать более продвинутые приложения и продукты.

• #искусственный интеллект