Resumen en 1 minuto
OpenAI acaba de lanzar Point-E, una herramienta de IA que permite generar modelos 3D a partir de renders y texto. Esta herramienta ofrece un método alternativo para la generación de objetos 3D que produce modelos 3D de alta calidad en solo 1-2 minutos en una sola GPU. Esto abre una amplia gama de posibilidades para los usuarios, ya que pueden generar modelos 3D de alta calidad sin tener que invertir demasiado tiempo o recursos. Actualmente, OpenAI permite descargar el programa para que los usuarios puedan probar su dinámica de forma local a través de Github.
Paper: https://arxiv.org/pdf/2212.08751.pdf
OpenAI, una de las principales empresas de inteligencia artificial, acaba de lanzar Point-E, una herramienta de IA que permite generar modelos 3D a partir de renders y texto. Esta herramienta ofrece un método alternativo para la generación de objetos 3D que produce modelos 3D de alta calidad en solo 1-2 minutos en una sola GPU.
Cómo funciona Point-E
El proceso de generación de modelos 3D con Point-E es relativamente sencillo. Primero, se genera una vista sintética utilizando un modelo de difusión de texto a imagen. Esta imagen se utiliza como entrada para un segundo modelo de difusión que a su vez genera una nube de puntos 3D. Esta nube de puntos 3D se usa para generar el modelo 3D final.
Ventajas de Point-E
Point-E ofrece una serie de ventajas y beneficios significativos para los usuarios. En primer lugar, la herramienta es capaz de generar modelos 3D de alta calidad en un tiempo y con un uso de recursos reducidos. Esto significa que los usuarios pueden generar modelos 3D de alta calidad sin tener que invertir demasiado tiempo o recursos.
Además, Point-E también es fácil de usar. El proceso de generación de modelos 3D es relativamente sencillo y los usuarios pueden generar modelos 3D con solo unos pocos clics. Esto significa que los usuarios pueden generar modelos 3D sin tener que invertir demasiado tiempo o esfuerzo.
Descarga de Point-E
Actualmente, OpenAI permite descargar el programa para que los usuarios puedan probar su dinámica de forma local a través de Github. Esto significa que los usuarios pueden descargar el programa y probarlo sin tener que invertir en una suscripción de pago. Esto permite a los usuarios experimentar con la herramienta antes de decidir si quieren invertir en una suscripción de pago.