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此次，与点云显示生成模型 Point・E 相比，OpenAI 新推出的条件生成式 3D 模型 Shap-E 建模了高维度、多示图的输出空间，收敛更快，并且达到了相当或更好的样本品质。
生成式 AI 大模型是 OpenAI 发展的重点，目前已经推出过文字绘制图像模型 DALL-E 和 DALL-E 2，以及今年初基于文字产生 3D 模型的 POINT-E。
近日，OpenAI 研究团队升级了 3D 生成模型，全新推出了 Shap・E，它是一个用于合成 3D 资产的条件生成式模型。目前相关模型权重、推理程式码和样本已开源。
论文地址：https://arxiv.org/abs/2305.02463项目位址：https://github.com/openai/shap-e延伸阅读：最新「3D版」DALL．E爆红，超快速度产生3D点云模型，OpenAI向Google新领域发起挑战我们先来看一下产生的效果。与根据文字绘制图像类似，Shap・E 生成的 3D 物体模型主打「天马行空」。例如，一个看起来像香蕉的飞机：
看起来像一棵树的椅子：
还有经典例子，像酪梨的椅子：
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当然也可以绘制一些常见物体的3D模型，例如一碗蔬菜：
甜甜圈：
本文提出的 Shap・E 是一种在 3D 隐式函数空间上的潜扩散模型，可以算绘成 NeRF 和纹理网格。在给定相同的资料集、模型架构和训练计算的情况下，Shap・E 更优于同类显示生成模型。研究者发现纯文字条件模型可以生成多样化、有趣的物体，更彰显了生成隐式表征的潜力。
不同于3D生成模型上产生单一输出表示的工作，Shap-E 能够直接生成隐式函数的参数。训练 Shap-E 分为两个阶段：首先训练编码器，该编码器将 3D 资产确定性地映射到隐式函数的参数中；其次在编码器的输出上训练条件扩散模型。当在配对 3D 和文本资料的大型资料集上进行训练时， 该模型能够在几秒钟内产生复杂而多样的 3D 资产。与点云显示生成模型 Point・E 相比，Shap-E 建模了高维度、多示图的输出空间，收敛更快，并且达到了相当或更好的样本品质。
研究背景本文聚焦两种用于 3D 表示的隐式神经表示（INR）:
NeRF 一个 INR，它将 3D 场景表示为将座标和视向映射到密度和 RGB 颜色的函数；DMTet 及其扩展 GET3D 表示一个纹理 3D 网格，它作为函数将座标映射到颜色、符号距离和顶点偏移的。这种 INR 能够以可微的方式构建 3D 三角网格，然后算绘为可微的栅格化库。 ,约搏单双游戏（www.eth0808.vip）采用以太坊区块链高度哈希值作为统计数据，约搏单双游戏数据开源、公平、无任何作弊可能性。
