Shap-E genera modelos coherentes mientras escribimos
Shap-E es un sistema entrenado en dos etapas. Primero, se entrena un codificador para mapear recursos 3D en los parámetros de una función implícita de manera determinista. Luego, se entrena un modelo de difusión condicional utilizando las salidas del codificador. El codificador garantiza que los activos 3D generados sean coherentes con el texto de entrada, mientras que el modelo de difusión agrega diversidad y realismo a los resultados.
OpenAI ha demostrado diversos ejemplos de los resultados obtenidos con Shap-E, como representaciones 3D generadas a partir de mensajes de texto, tales como un plato de comida, un pingüino, un perro en voxel, una fogata, un aguacate, una silla con formas, entre otros. Los modelos desarrollados con Shap-E han demostrado un rendimiento excepcional, generando resultados de alta calidad en cuestión de segundos.
Shap-E tiene la capacidad de generar activos 3D
Lo hace rápidamente, más rápido que otros modelos como Point·E. Además, puede manejar una amplia gama de instrucciones textuales, desde descripciones sencillas hasta consultas más complejas. Por ejemplo, puedes pedirle a Shap-E que genere "un coche rojo con alerón y techo corredizo" o "un dragón con escamas y alas". Shap-E se esforzará por cumplir con tu solicitud y producir sorprendentes activos 3D que podrás visualizar desde diferentes ángulos y condiciones de iluminación.
Shap-E representa un gran avance en la generación de activos 3D y ofrece numerosas aplicaciones potenciales en diversos campos, como juegos, animación, educación y comercio electrónico. Imagina poder crear tus propios personajes, escenas y productos en 3D con solo unas pocas palabras. Shap-E hace esto posible y abre nuevas posibilidades para la creatividad y la innovación.
Si deseas probar Shap-E por ti mismo, puedes visitar la página oficial de GitHub, donde encontrarás los pesos del modelo, el código de inferencia y ejemplos. Además, el documento de investigación relacionado ofrece más detalles técnicos sobre Shap-E.
El uso de difusión en Shap-E para crear activos 3D
Shap-E utiliza modelos de difusión, que son una nueva clase de modelos generativos profundos capaces de producir datos sintéticos de alta calidad, como imágenes, videos y moléculas. Estos modelos se basan en la idea de revertir un proceso estocástico que gradualmente agrega ruido a los datos hasta que se vuelven aleatorios. Al aprender a deshacer este proceso, los modelos de difusión pueden generar muestras realistas a partir de un simple ruido inicial.
La idea principal de los modelos de difusión consiste en modelar la distribución de datos como la distribución estacionaria de un proceso de difusión. Un proceso de difusión es un proceso estocástico que añade ruido gaussiano a los datos en cada paso, volviéndolos cada vez más aleatorios. El proceso inverso, que elimina el ruido de las muestras aleatorias, se utiliza para generar datos.
Puedes verlo en GitHub.
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Iniciado por Soliman
