Shap·E puede generar modelos 3D

Shap·E puede generar modelos 3D, se trata de un sistema que trabaja en dos etapas. En la primera, un codificador se entrena para mapear recursos 3D en los parámetros de una función implícita de manera determinista. En la segunda etapa, se entrena un modelo de difusión condicional utilizando las salidas del codificador. Esto garantiza que los activos 3D generados sean coherentes con el texto de entrada y agrega diversidad y realismo a los resultados.

OpenAI ha mostrado ejemplos impresionantes de los resultados de Shap·E, como representaciones 3D generadas a partir de mensajes de texto, incluyendo alimentos, animales, objetos y más. Los modelos desarrollados con Shap·E han demostrado un rendimiento excepcional, generando resultados de alta calidad en segundos.

Shap·E genera modelos coherentes mientras escribimos
Shap·E genera modelos coherentes mientras escribimos

Shap·E proporciona activos 3D rápidamente

Además puede manejar una amplia gama de instrucciones textuales, desde descripciones simples hasta consultas complejas. Esto permite solicitar la generación de objetos específicos con características detalladas. La capacidad de Shap·E de producir activos 3D personalizados abre numerosas aplicaciones en campos como juegos, animación, educación y comercio electrónico, brindando oportunidades para la creatividad y la innovación.

El sistema utiliza modelos de difusión, que son modelos generativos profundos capaces de producir datos sintéticos de alta calidad. Estos modelos invierten un proceso estocástico que agrega gradualmente ruido a los datos hasta que se vuelven aleatorios. Al aprender a deshacer este proceso, los modelos de difusión generan muestras realistas a partir de un simple ruido inicial. Esta técnica permite a Shap·E crear activos 3D con excelentes resultados.

Para aquellos interesados en probar Shap·E, pueden encontrar los recursos necesarios en la página oficial de GitHub, donde se proporcionan los pesos del modelo, el código de inferencia y ejemplos. Además, el documento de investigación relacionado ofrece detalles técnicos adicionales sobre el funcionamiento de Shap·E y su enfoque basado en difusión.

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