近日 OpenAI 分享了通过文本生成 3D 对象的新进展，新发布的模型名为 Shap-E，相比去年发布的 Point-E 模型，有着对生成 3D 模型更精细、准确的优势。

和此前 Point-E 一样，Shap-E 也主要基于点云来生成 3D 对象。

同时，Shap-E 还融入了神经辐射场（NeRFs），用以直接生成文本所要求的 3D 对象形状和纹理。

Shap-E 开发人员表示，在给定相同的数据集、模型架构和训练计算的情况下，Shap-E 表现并不弱于通过图像的显式生成模型。

纯文本条件模型可以生成多样化、有趣的对象，而无需依赖图像作为中间件，特别是在 3D 等领域，它们可以提供比显式表示更大的灵活性。

不过开发人员也承认，与 Point-E 的点云方法相比，其调用的算力将更高。对于复杂的物体，仍然需要一段时间的学习。

编辑：达达 / 深圳湾