用一句话就能创造3D模型，OpenAI的AI新神器放飞你的想象力，开源哦！

来源丨元宇宙简史

编写丨元宇宙简史主理人Fun

OpenAI近日发布条件生成模型Shap-E，可用来生成3D资产。据悉，该模型不像传统模型只是产生一个单一的输出表示，Shap-E生成隐含函数的参数。这些函数可以被渲染成纹理网格或神经辐射场，从而可以生成多功能的、现实的3D资产。

3D模型是现代科技和艺术的重要载体，它们可以用于游戏、动画、虚拟现实、3D打印等各种领域。

分析：Compound清算期间有人仅调用一个方法套利逾355万美元:就去中心化借贷平台Compound大量清算的问题，DeFi安全审计和算法交易员、数字资产服务商StakeCapital创始人JulienBouteloup分析称，清算期间有人仅调用一个方法套利逾355万美元。其指出，该套利过程主要分为几个步骤：1、使用闪电贷（FlashLoan）从UniswapWETH-DAI池借出4600万DAI；偿还Compound中的DAI债务；3、从清算中获取约23.96亿cDAI；4、将约22.26亿cDAI换成4628万DAI；5、向Uniswap偿还DAI的借款和利息。最后，交易者还保留着约1709万cDAI，折合约3,553,325美元，顺利完成本次套利。[2020/11/26 22:16:01]

然而，要制作出一个高质量的3D模型并不容易，它需要专业的软件、硬件和技能，以及大量的时间和精力。对于普通人来说，想要把自己的想法变成3D模型，成本非常大。

声音 | Weiss Ratings：俄罗斯不会允许使用一家美国公司(Facebook)拥有的货币:加密货币评级机构Weiss Ratings发推称：俄罗斯政府永远不会使用一家美国公司拥有的货币。如果他们这么做了，Facebook将可以更多地能够监视他们。此前消息，俄罗斯主要国有石油公司Rosneft负责人Igor Sechin曾暗示Faceboo目前正在开发的稳定币有朝一日可能会被用来购买石油。[2019/6/8]

但是，如果有一种神奇的工具，可以让你用一句话就能创造出一个3D模型，你会怎么想？

声音 | 刘昌用：BCH的支付场景和应用一直在不断增长:知密大学发起人、密码经济倡导者刘昌用在微博回复网友称，BTC原本有很多支付的，比如Dell、微软、Overstock、Bitpay、Openbazaar等等，堵了贵了，成为数字黄金之后，支付少了，投资功能占比更大了。不过，BCH的支付场景和应用一直在不断增长。原先用BTC支付的很多转用BCH。这也是功能的分工，各得其所。[2019/6/1]

你可以随心所欲地描述出你想要的物体，或者根据自己的喜好来定制一些实用的东西。你甚至可以把你的文字转化成真实的物品，比如打印出一个杯子或者一个玩具。

这听起来像是科幻小说里的情节，但其实已经成为了现实。ChatGPT的母公司OpenAI，近日发布了一款名为Shap-E的条件生成模型，它就可以用来生成3D模型。

金色相对论丨庞华栋：区块链最有可能帮助人工智能用一种比较低成本、分布式的方式获取数据:在本期金色相对论上，在谈到区块链和AI如何融合时，微积分发起人庞华栋表示，人工智能最大的痛点，我觉得是数据的获取。但是这方面，我认为区块链最有可能帮助人工智能用一种比较低成本，分布式的方式获取数据，然后通过激励机制以及好的经济模型来促进人工智能数据的获取和存储。这是我看来最有可能将区块链应用于人工智能领域的一个方法。[2018/7/17]

央行金融信息化研究所副所长：区块链技术应用一定要解决现实生活痛点:据人民网消息，中国人民银行金融信息化研究所副所长习辉表示，很多人对区块链技术带来美好的想象，但技术应用不是为了技术而技术，一定是要解决现实经济生活中的痛点。[2018/6/23]

据悉，该模型不像传统模型只是产生一个单一的输出表示，Shap-E生成隐含函数的参数。这些函数可以被渲染成纹理网格或神经辐射场，从而可以生成多功能的、现实的3D模型。

01、Shap-E是什么？

Shap-E是一个基于文本提示和图像的3D资产生成模型。它能够生成两种不同的3D表示形式：纹理网格和神经辐射场。

纹理网格是一种用顶点、边和面组成的3D物体表面表示方法。它们可以被赋予不同的颜色和纹理，从而增加视觉效果。纹理网格适合用于游戏、动画和其他需要高效渲染的场景。

神经辐射场是一种用神经网络来表示3D场景中每个点的颜色和密度的方法。它们可以捕捉到细微的光照和遮挡效果，从而产生逼真的图像。神经辐射场适合用于照片级别的重建和合成。

Shap-E的创新之处在于，它可以直接生成隐含函数参数，而不是生成具体的3D表示形式。隐含函数是一种用数学公式来描述3D物体表面的方法。它们可以被转化成任意分辨率和任意视角的纹理网格或神经辐射场，从而提供了更大的灵活性和多样性。

02、Shap-E是如何工作的？

Shap-E的工作流程分为两个阶段：编码阶段和生成阶段。

在编码阶段，Shap-E使用一个编码器将3D资产映射到隐含函数参数。编码器是一个深度神经网络，它接受一个3D资产作为输入，并输出一个向量，这个向量就是隐含函数参数。

在生成阶段，Shap-E使用一个条件扩散模型来生成隐含函数参数。条件扩散模型是一种基于扩散过程的生成模型，它接受一个条件作为输入，并输出一个向量，这个向量也是隐含函数参数。

通过这两个阶段，Shap-E就可以根据给定的条件来生成3D资产。生成出来的隐含函数参数可以被渲染成纹理网格或神经辐射场，并显示在屏幕上。

03、Shap-E相对传统模型软件有哪些优势？

Shap-E不同于传统的3D生成模型，它不是产生一个单一的输出表示，而是直接生成隐含函数的参数。这些函数可以被渲染成纹理网格或神经辐射场，从而可以生成多功能的、现实的3D模型。

-同时支持两种不同的3D表示形式：纹理网格和神经辐射场。这使得它可以适应不同的应用场景和需求；

-直接生成隐含函数参数，而不是生成具体的3D表示形式。这使得它可以避免了分辨率、视角和拓扑结构等限制，并提供了更大的灵活性和多样性；

-快速地生成高质量和高复杂度的3D资产。根据论文中的实验结果，Shap-E在训练时收敛得更快，在测试时达到了更好或者相当于其他模型。

04、Shap-E主要应用场景有哪些？

Shap-E作为一款创造性和实用性兼备的3D生成模型，有着广泛的应用前景：

-游戏开发：快速地设计出各种风格和主题的游戏角色、道具和场景，并且可以根据玩家喜好进行定制；

-动画制作：创造出各种富有表现力和想象力的动画角色、物品和背景，并且可以根据剧情需要进行变化；

-虚拟现实：构建出各种逼真和沉浸式的虚拟现实环境，并且可以根据用户交互进行调整；

-3D打印：将用户输入的文字或者图像转化成可打印的3D模型，并且可以根据用户需求进行修改；

-教育娱乐：提供一种有趣和富有创造力的学习方式，让用户通过文字或者图像来探索三维世界，并且可以增加用户对于几何、物理和艺术等方面知识。

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