AI4BIZ logo

OpenAI открыла доступ к моделям Point-E

OpenAI выложила на GitHub модель искусственного интеллекта под названием Point-E. Данная модель может генерировать 3D-объекты по их текстовому описанию. От авторов модели:

«Хотя недавняя работа по созданию 3D-объектов на основе текстовых заданий показала многообещающие результаты, современные методы обычно требуют нескольких часов работы графического процессора (GPU) для создания одного 3D-образца. Это резко контрастирует с современными моделями генерации двумерных изображений, которые создают образцы за считанные секунды или минуты. В нашей работе мы представляем альтернативный метод генерации 3D-объектов, который позволяет создавать 3D-модели всего за 1-2 минуты всего на одном графическом процессоре.»

Ссылка на полную версию статьи с описание системы Point-E на сайте Корнельского университета: https://arxiv.org/abs/2212.08751

Ссылка на репозиторий моделей Point-E для генерации 3D объектов на GitHub: https://github.com/openai/point-e

Что такое Point-E?

Point-E — это модель машинного обучения, разработанная OpenAI, которая создает 3D модели на основе текстового описания. Она использует технологии глубокого обучения и генеративных моделей, чтобы создавать детализированные и реалистичные 3D модели, которые соответствуют описанию. Point-E может использоваться для создания 3D моделей различных объектов, от мебели до архитектурных сооружений, что делает ее полезной для различных индустрий, таких как дизайн, архитектура и игровая индустрия.

Модель Point-E использует нейронные сети, которые обучаются на большом количестве данных, чтобы на основе текста создавать 3D модели. Она принимает на вход текстовое описание объекта и генерирует соответствующую ему 3D модель. Это позволяет создавать сложные и детализированные модели, которые могут быть использованы в различных проектах.

Point-E была представлена на конференции NeurIPS в 2020 году и с тех пор вызвала большой интерес в мире машинного обучения и 3D-моделирования. Она является одной из первых моделей, которые могут создавать 3D модели на основе текстового описания.

Как использовать модель Point-E для создания 3D моделей?

Для использования модели Point-E для создания 3D моделей необходимо сначала обучить ее на большом количестве данных. Это может быть достигнуто путем использования существующих наборов данных или создания собственных.

После того, как модель будет обучена, она может быть использована для создания 3D моделей на основе текстового описания. Для этого необходимо подать на вход модели текстовое описание объекта, который нужно создать в 3D, и модель автоматически сгенерирует соответствующую ему 3D модель.

Это делает модель Point-E полезной для различных индустрий, таких как дизайн, архитектура и игровая индустрия, где требуются быстрые и качественные 3D модели.

Какие еще существуют модели на основе искусственного интеллекта для генерации 3D объектов?

Существуют и другие модели на основе искусственного интеллекта для генерации 3D объектов. Например, модель DALL-E от OpenAI, которая может создавать уникальные изображения и объекты на основе текстового описания. Также существует модель GAN, которая может генерировать 3D объекты на основе существующих 3D моделей и алгоритмов оптимизации формы. Кроме того, разработаны различные модели генерации текста, которые могут быть использованы для создания описаний 3D объектов, которые затем уже могут быть преобразованы в 3D модели с помощью моделей, подобных Point-E.

ИИ Microsoft copilot пишет музыку
ИИ-сервисы

Microsoft Copilot приобретает возможность создания музыки благодаря интеграции с приложением Suno

Чат-бот от Microsoft, работающий на базе искусственного интеллекта — Microsoft Copilot, теперь способен сочинять песни благодаря объединению с музыкальным приложением Suno, управляемым GenAI.

Читать полностью »
LLMLingua
Генеративные модели

Уменьшение стоимости работы с GPT-4 моделями за счет компрессии запросов

Технология LLMLingua от Microsoft представляет новое решение для сжатия запросов путем удаления несущественных их частей. Данный метод способен сокращать запросы до 20 раз без потери качества реакции модели. Если использовать LLMLingua грамотно, это может уменьшить затраты на работу с передовыми LLM и сделать их доступными для более широкого круга пользователей и приложений.

Читать полностью »

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *