OpenAI 推出 Shap・E：基于文本数秒内生成高质量 3D 模型

　　继文本生成图片模型 DALL・E 之后，OpenAI 近日再次发布了 Shap・E 模型。用户可以输入文本，用于创建逼真且多样化的 3D 模型。

　　Shap・E 并不仅仅只是一个 3D 模型生成器，而且可以直接生成隐式函数(implicit functions)的参数，而这些参数可以渲染纹理网格(textured meshes)和神经辐射场(NeRF)。

　　这意味着 Shap・E 和当前仅输出点云(point clouds)或体素(voxels)的模型不同，可以生成具有细粒度纹理和复杂形状的高质量 3D 资产。

　　OpenAI 展示了 Shap・E 的结果，例如一碗食物，一只企鹅，一只体素化的狗，一个篝火，一把鳄梨形的椅子等。整个图片可以在几秒内完成渲染。

　　IT之家附相关名词解释如下：神经辐射场(NeRF)：

　　神经辐射场(Neural Radiance Field, NeRF)作为一种具有隐式场景表示的新型视场合成技术，在计算机视觉领域引起了广泛的关注。

　　作为一种新颖的视图合成和三维重建方法，NeRF 模型在机器人、城市地图、自主导航、虚拟现实 / 增强现实等领域都有广泛的应用。 点云(point clouds)：

　　云点是一系列落在三维坐标系统里的点，他们可以在建筑表面或建筑外立面展开，以捕捉建筑外观的形态。 体素(voxels)

　　体素是 3D 空间的像素。量化的，大小固定的点云。每个单元都是固定大小和离散坐标。