Point-E

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Wozu dient diese KI?


OpenAI hat Point-E entwickelt, ein maschinelles Lernsystem, mit dem 3D-Objekte aus Textanfragen generiert werden k├Ânnen. Das System wurde mit dem Ziel entwickelt, den Prozess der Erstellung von 3D-Modellen zu verk├╝rzen und es Unternehmen zu erm├Âglichen, mehr Modelle in k├╝rzerer Zeit zu erstellen und zu testen. Dar├╝ber hinaus k├Ânnte die KI-gest├╝tzte Generierung von 3D-Modellen auch in den Bereichen Bildung und Unterhaltung Anwendung finden, sodass Sch├╝ler und Studenten sowie Hobbyisten, die Inhalte erstellen, 3D-Objekte schneller und einfacher erstellen und bearbeiten k├Ânnen.

F├Ąhigkeiten

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

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 ├Ąhnelt, wurde mit beschrifteten Bildern trainiert, um die Assoziationen zwischen W├Ârtern und visuellen Konzepten zu verstehen. Das Bild-zu-3D-Modell hingegen wurde mit einer Reihe von Bildern gef├╝ttert, die mit 3D-Objekten verkn├╝pft waren, damit es lernte, effizient zwischen den beiden zu ├╝bersetzen.

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, ├Ąhnlich wie andere generative Kunstsysteme wie DALL-E 2 und Stable Diffusion von OpenAI, wurde mit beschrifteten Bildern trainiert, um die Assoziationen zwischen W├Ârtern und visuellen Konzepten zu verstehen. Das Bild-zu-3D-Modell hingegen wurde mit einer Reihe von Bildern gef├╝ttert, die mit 3D-Objekten verkn├╝pft waren, um zu lernen, wie man effizient zwischen den beiden ├╝bersetzt.

Point-E kann mit einer einzigen Nvidia V100-Grafikkarte in ein bis zwei Minuten 3D-Modelle erzeugen. Obwohl seine Leistung hinter der von Spitzentechniken zur├╝ckbleibt, erzeugt er Muster in einem Bruchteil der Zeit. Das k├Ânnte ihn f├╝r bestimmte Anwendungen praktischer machen oder die Entdeckung von 3D-Objekten in besserer Qualit├Ąt erm├Âglichen. 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 f├╝r 2021 angek├╝ndigt hat. Im Gegensatz zu Dream Fields ben├Âtigt DreamFusion kein vorheriges Training und kann 3D-Darstellungen von Objekten ohne 3D-Daten erzeugen. Obwohl die Aufmerksamkeit derzeit auf 2D-Kunstgeneratoren gerichtet ist, k├Ânnte die Modellsynthese mit KI der n├Ąchste gro├če Disruptor in der Branche sein.

3D-Modelle werden in Film und Fernsehen, bei der Gestaltung von Innenr├Ąumen, in der Architektur und in vielen wissenschaftlichen Bereichen h├Ąufig eingesetzt. Beispielsweise nutzen Architekturunternehmen sie, um vorgeschlagene Geb├Ąude und Landschaften zu pr├Ąsentieren, w├Ąhrend Ingenieure sie als Entw├╝rfe f├╝r neue Ger├Ąte, Fahrzeuge und Strukturen verwenden. Die Erstellung von 3D-Modellen dauert in der Regel eine gewisse Zeit, die je nach Komplexit├Ąt von einigen Stunden bis zu mehreren Tagen reicht. Die Generierung von 3D-Modellen durch KI k├Ânnte diesen Prozess erheblich verk├╝rzen und es den Unternehmen erm├Âglichen, mehr Modelle in k├╝rzerer Zeit zu erstellen und zu testen. Dar├╝ber hinaus k├Ânnte die Generierung von 3D-Modellen durch KI auch in den Bereichen Bildung und Unterhaltung Anwendung finden, sodass Sch├╝ler und Studenten sowie Hobbyisten, die Inhalte erstellen, 3D-Objekte schneller und einfacher erstellen und bearbeiten k├Ânnen.

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