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近日 OpenAI 分享了通過文本生成 3D 對象的新進展，新發布的模型名為 Shap-E，相比去年發布的 Point-E 模型，有著對生成 3D 模型更精細、準確的優勢。

和此前 Point-E 一樣，Shap-E 也主要基于點云來生成 3D 對象。

同時，Shap-E 還融入了神經輻射場（NeRFs），用以直接生成文本所要求的 3D 對象形狀和紋理。

Shap-E 開發人員表示，在給定相同的數據集、模型架構和訓練計算的情況下，Shap-E 表現并不弱于通過圖像的顯式生成模型。

純文本條件模型可以生成多樣化、有趣的對象，而無需依賴圖像作為中間件，特別是在 3D 等領域，它們可以提供比顯式表示更大的靈活性。

不過開發人員也承認，與 Point-E 的點云方法相比，其調用的算力將更高。對于復雜的物體，仍然需要一段時間的學習。

編輯：達達 / 深圳灣