Text-to-3D從文本到立體模型，OpenAI 發布Point-E用于3D建模

魔猴君  行業資訊   864天前

OpenAI 是Elon Musk 創立的人工智能，支持流行的 DALL-E 文本到圖像生成器。近日，OpenAI宣布發布其最新的圖片制作工具 POINT-E，可以直接從文本提示生成 3D點云。據了解，現有系統（如 Google 的 DreamFusion）通常需要數小時和 GPU 來生成圖像，而 Point-E 只需要一個 GPU 和一兩分鐘即可完成。

開放人工智能

3D建模已經被各種行業的發展采用，從零件、汽車、飛機、建筑設計到現代電影大片、視頻游戲、VR 和 AR 的 CGI 效果，再甚至到NASA 的月球隕石坑測繪任務、Google 的遺址保護項目以及 Meta 的 Metaverse 愿景都取決于 3D建模功能。

然而，創建逼真的3D圖像仍然是一個耗費資源和時間的過程， Text-to-3D 是該研究的一個分支。與類似系統不同，Point-E利用大量（文本、圖像）語料庫，使其能夠遵循多樣化和復雜的提示，為了根據文本提示生成3D對象，OpenAI 首先使用文本到圖像模型對圖像進行采樣，然后根據采樣圖像對3D對象進行采樣。這兩個步驟都可以在幾秒鐘內完成， 并且不需要昂貴的優化程序。

如果輸入文本提示，比如“一只貓在吃墨西哥卷餅”，Point-E 將首先生成該吃墨西哥卷餅的貓的合成視圖3D渲染。然后，通過一系列擴散模型運行生成的圖像，以創建初始圖像的 3D、RGB 點云，首先生成粗略的 1,024 點云模型，然后生成更精細的 4,096 點云模型。在實踐中，Point-E假設圖像包含來自文本的相關信息，并且沒有明確地限制文本上的點云。

這些擴散模型分別在“數百萬”個 3D 模型上進行訓練，所有模型都轉換為標準化格式。目前OpenAI 已在 Github 上發布了該項目的開源代碼。

人工智能與工業設計

雖然目前OpenAI 發布的Point-E針對性解決的問題是從文本到立體模型的轉化，還并沒有涉及到工業設計這樣深層次的建模。不過在3D科學谷看來，OpenAI 要顛覆的商業模式是將軟件的服務即銷售的SaaS模式變為模型即銷售的MaaS模式，那么下一步Point-E滲透到工業設計領域的人工智能建模或將指日可待。

在安世亞太張效軍老師的《人工智能如何改變工業設計？》一文分享過，相比制造和業務流程的數字化智能化，設計的智能化、自動化發展相對緩慢，在很多領域，采用CAD繪圖式的低效設計環節甚至成為整體產品開發或企業擴產能的瓶頸，眾多的設計人員也將為企業帶來較大成本支出。

根據《人工智能如何改變工業設計？》一文，智能算法驅動的設計完全是動態的，無論是滿足幾何關系約束的運動，還是像真實物理世界的物體在力的作用下產生的運動或變形，都可以在設計過程中實現，過程中任意狀態的幾何模型都可以輸出。在這種動態的智能設計過程中，仿真已經成為真正的驅動設計的工具，力可以直接用來塑造形狀，就像大自然一樣。

來源：3D科學谷