Point-E

Wozu dient diese KI?

OpenAI hat Point-E entwickelt, ein maschinelles Lernsystem, mit dem 3D-Objekte aus Textanfragen generiert werden können. Das System wurde mit dem Ziel entwickelt, den Prozess der Erstellung von 3D-Modellen zu verkürzen und es Unternehmen zu ermöglichen, mehr Modelle in kürzerer Zeit zu erstellen und zu testen. Darüber hinaus könnte die KI-gestützte Generierung von 3D-Modellen auch in den Bereichen Bildung und Unterhaltung Anwendung finden, sodass Schüler und Studenten sowie Hobbyisten, die Inhalte erstellen, 3D-Objekte schneller und einfacher erstellen und bearbeiten können.

Fähigkeiten

Diese KI ist in der Lage, 3D-Modelle erstellen,

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OpenAI hat Point-E auf den Markt gebracht, ein maschinelles Lernsystem, das aus einer Textanfrage ein 3D-Objekt erstellt. Dieses System verwendet ein Text-zu-Bild-Modell und ein Bild-zu-3D-Modell, um die 3D-Darstellung des angeforderten Objekts zu erzeugen. Das Text-zu-Bild-Modell, das anderen Kunstgenerierungssystemen wie DALL-E 2 und Stable Diffusion von OpenAI ähnelt, wurde mit beschrifteten Bildern trainiert, um die Assoziationen zwischen Wörtern und visuellen Konzepten zu verstehen. Das Bild-zu-3D-Modell hingegen wurde mit einer Reihe von Bildern gefüttert, die mit 3D-Objekten verknüpft waren, damit es lernte, effizient zwischen den beiden zu übersetzen.

Point-E ist ein von OpenAI entwickeltes maschinelles Lernsystem, das 3D-Objekte aus Textanfragen generiert. Dieses System verwendet ein Text-zu-Bild-Modell und ein Bild-zu-3D-Modell, um die 3D-Darstellung des angeforderten Objekts zu erzeugen. Das Text-zu-Bild-Modell, ähnlich wie andere generative Kunstsysteme wie DALL-E 2 und Stable Diffusion von OpenAI, wurde mit beschrifteten Bildern trainiert, um die Assoziationen zwischen Wörtern und visuellen Konzepten zu verstehen. Das Bild-zu-3D-Modell hingegen wurde mit einer Reihe von Bildern gefüttert, die mit 3D-Objekten verknüpft waren, um zu lernen, wie man effizient zwischen den beiden übersetzt.

Point-E kann mit einer einzigen Nvidia V100-Grafikkarte in ein bis zwei Minuten 3D-Modelle erzeugen. Obwohl seine Leistung hinter der von Spitzentechniken zurückbleibt, erzeugt er Muster in einem Bruchteil der Zeit. Das könnte ihn für bestimmte Anwendungen praktischer machen oder die Entdeckung von 3D-Objekten in besserer Qualität ermöglichen. Point-E kann unter anderem im 3D-Druck, bei der Entwicklung von Spielen und Animationen Anwendung finden. OpenAI ist nicht das einzige Unternehmen im Bereich der 3D-Objektgenerierung, denn Google hat dieses Jahr DreamFusion auf den Markt gebracht, eine erweiterte Version von Dream Fields, einem 3D-Generierungssystem, das das Unternehmen für 2021 angekündigt hat. Im Gegensatz zu Dream Fields benötigt DreamFusion kein vorheriges Training und kann 3D-Darstellungen von Objekten ohne 3D-Daten erzeugen. Obwohl die Aufmerksamkeit derzeit auf 2D-Kunstgeneratoren gerichtet ist, könnte die Modellsynthese mit KI der nächste große Disruptor in der Branche sein.

3D-Modelle werden in Film und Fernsehen, bei der Gestaltung von Innenräumen, in der Architektur und in vielen wissenschaftlichen Bereichen häufig eingesetzt. Beispielsweise nutzen Architekturunternehmen sie, um vorgeschlagene Gebäude und Landschaften zu präsentieren, während Ingenieure sie als Entwürfe für neue Geräte, Fahrzeuge und Strukturen verwenden. Die Erstellung von 3D-Modellen dauert in der Regel eine gewisse Zeit, die je nach Komplexität von einigen Stunden bis zu mehreren Tagen reicht. Die Generierung von 3D-Modellen durch KI könnte diesen Prozess erheblich verkürzen und es den Unternehmen ermöglichen, mehr Modelle in kürzerer Zeit zu erstellen und zu testen. Darüber hinaus könnte die Generierung von 3D-Modellen durch KI auch in den Bereichen Bildung und Unterhaltung Anwendung finden, sodass Schüler und Studenten sowie Hobbyisten, die Inhalte erstellen, 3D-Objekte schneller und einfacher erstellen und bearbeiten können.