OpenAI 推出 Shap・E：基於文字數秒內產生高品質 3D 模型

5 月 9 日訊息，在文字產生圖片模型 DALL・E 之後，OpenAI 最近再次發布了 Shap・E 模型。使用者可以輸入文本，用於創建逼真且多樣化的 3D 模型。

Shap・E 並不僅僅只是一個3D 模型產生器，而且可以直接產生隱式函數（implicit functions）的參數，而這些參數可以渲染紋理網格（textured meshes）和神經輻射場（NeRF）。

這意味著 Shap・E 和目前僅輸出點雲（point clouds）或體素（voxels）的模型不同，可以產生具有細粒度紋理和複雜形狀的高品質 3D 資產。

OpenAI 展示了 Shap・E 的結果，例如一碗食物，一隻企鵝，一隻體素化的狗，一個篝火，一把鱷梨形的椅子等。整個圖片可以在幾秒鐘內完成渲染。

附相關名詞解釋如下：

神經輻射場（NeRF）：

神經輻射場（Neural Radiance Field, NeRF）作為一種具有隱式場景表示的新型視場合成技術，在電腦視覺領域引起了廣泛的關注。

作為一種新穎的視圖合成和三維重建方法，NeRF 模型在機器人、城市地圖、自主導航、虛擬實境 / 擴增實境等領域都有廣泛的應用。

點雲（point clouds）：

雲點是一系列落在三維座標系統裡的點，他們可以在建築表面或建築外觀展開，以捕捉建築外觀的形態。

體素（voxels）

體素是 3D 空間的像素。量化的，大小固定的點雲。每個單元都是固定大小和離散座標。

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