OpenAI está aquí con otro proyecto más. Esta vez es Shap-E, un modelo generativo condicional para activos 3D.
El documento dice que, a diferencia de otros modelos generativos 3D que producen una representación de salida única, Shape-E puede generar directamente los parámetros de funciones implícitas que se pueden representar como mallas texturizadas y campos de radiación neuronal (NeRF) con indicaciones de texto único .
Según el documento, Shap-E se entrena en dos etapas. En primer lugar, se entrena un codificador, que mapea activos 3D de forma determinista en los parámetros de una función implícita. En segundo lugar, se entrena un modelo de difusión condicional en las salidas del codificador.
Aunque los objetos 3D creados pueden parecer pixelados y toscos, los modelos se pueden generar con un solo texto. Otra limitación que se incluye con esto es que actualmente solo es capaz de producir objetos con indicaciones de un solo objeto y atributos simples, y tiene dificultades para encontrar múltiples atributos, como se señala en el documento.
Fuente: news.ycombinator Tags: Tecnología, OpenAI, Shap-E
