Shap-e

Shap-E 是由 OpenAI 最近发布的一种基于文本提示和图像创建 3D 资产的生成模型。它能够生成带纹理的网格和神经辐射场（NeRF），从而实现各种 3D 输出。Shap-E 的设计目标是提供一种多功能和逼真的三维资产生成方式，它与传统的只产生单一输出表示的模型不同，Shap-E 生成的是隐式函数的参数，这些参数可以呈现为纹理网格或神经辐射场。

Shap-E 的训练过程分为两个阶段：

1. 3D 编码器训练：首先训练一个编码器，它将三维资产作为输入，并将它们映射到隐式函数的参数中。这种映射使模型能够彻底学习三维资产的基本表示。
2. 条件扩散模型训练：使用编码器的输出训练一个条件扩散模型。这个模型学习给定输入数据的隐式函数参数的条件分布，从而通过从学习的分布中进行采样生成多样化和复杂的三维资产。

Shap-E 的应用场景包括但不限于游戏开发、电影特效、虚拟现实和增强现实等领域。用户可以通过简单的文本提示或上传图像来生成相应的 3D 模型，这大大简化了 3D 内容的创建过程。Shap-E 的开源特性也意味着开发者和研究者可以自由地使用和改进这一技术。

Shap-E 的开源代码可以在 GitHub 上找到，用户可以根据自己的需求进行下载和使用。