OpenAI Point-E의 3D 모델 생성기는 AI 분야를 뒤흔들 차세대 혁신이 될 수 있습니다. 텍스트 프롬프트에서 3D 개체를 생성하는 기계 학습 시스템인 Point-E가 이번 주 OpenAI에 의해 대중에게 공개되었습니다.
코드 베이스와 함께 게시된 기사에서는 Point-E가 단일 Nvidia V100 GPU에서 1~2분 안에 3D 모델을 생성할 수 있다고 주장합니다.
기존의 의미에서 OpenAI Point-E는 3D 개체를 생성하지 않습니다. 대신 3D 모양을 반영하는 공간의 개별 데이터 포인트 모음인 포인트 클라우드를 생성합니다. 따라서 장난스러운 약어입니다. 컴퓨팅 관점에서 포인트 클라우드는 만들기가 더 간단하지만 개체의 미세한 모양이나 질감을 캡처할 수 없기 때문에 현재 OpenAI Point-E의 주요 단점입니다.
OpenAI Point-E 팀은 이러한 제한을 극복하기 위해 구름을 메시로 변환하는 추가 AI 시스템을 교육했습니다. 그러나 보고서에서 그들은 모델이 때때로 특정 항목 세부 정보를 놓치고 있어 모양이 고르지 않거나 변형된다는 점을 지적합니다.
OpenAI Point-E는 몇 초 안에 3D 모델을 생성할 수 있습니다.
OpenAI Point-E는 독립형 모델인 메쉬 생성 모델 외에 텍스트-이미지 모델과 이미지-3D 모델의 두 가지 모델로 구성됩니다. 텍스트-이미지 모델은 OpenAI의 자체 DALL-E 2 및 Stable Diffusion과 같은 생성 예술 시스템과 마찬가지로 단어와 시각적 개념 사이의 관계를 이해하기 위해 태그가 지정된 이미지에서 훈련되었습니다. 반면에 이미지-3D 모델은 3D 개체와 결합된 일련의 사진을 제공함으로써 둘 사이를 효과적으로 변환하는 방법을 배웠습니다.
Point-text-to-image E의 모델은 “직경 3인치, 두께 0.5인치의 3D 인쇄된 기어, 단일 기어”와 같은 텍스트 프롬프트에서 합성 렌더링 항목을 생성하고 이미지에 공급합니다. -포인트 클라우드를 생성하는 3D 모델.
OpenAI 연구원에 따르면 OpenAI Point-E는 “수백만”의 3D 개체 및 관련 메타데이터 데이터 세트에서 모델을 교육한 후 일반적으로 단어 프롬프트와 일치하는 컬러 포인트 클라우드를 생성할 수 있습니다. 완벽하지 않습니다. 때때로 Point-image-to-3D E의 모델은 텍스트-이미지 모델의 이미지를 해석할 수 없어 텍스트 프롬프트에 해당하지 않는 모양이 됩니다. 그럼에도 불구하고 OpenAI 팀은 이전의 최신 기술보다 훨씬 더 빠르다고 주장합니다.
“우리 방법은 최신 기술보다 이 평가에서 성능이 좋지 않지만 짧은 시간 내에 샘플을 생성합니다.”
“이것은 특정 응용 프로그램에 더 실용적이게 만들거나 더 높은 품질의 3D 개체를 발견할 수 있게 합니다.”
-OpenAI 팀
OpenAI Point-E는 프로젝트 설계를 위한 강력한 도구가 될 수 있습니다.
OpenAI Point E의 적용 분야는 정확히 무엇입니까? 그러나 OpenAI 연구원에 따르면 Point-E가 생성한 포인트 클라우드는 예를 들어 3D 프린팅을 통해 실제 객체를 생성하는 데 활용될 수 있습니다. 조금 더 정교해지면 메쉬 변환 모델이 추가되어 게임 및 애니메이션 제작 프로세스에서도 시스템을 사용할 수 있습니다.
3D 객체 생성 시장에 진출하는 것이 가장 최근의 사업일 수 있지만, OpenAI가 앞서 말한 것처럼 결코 첫 번째는 아닙니다. Google이 2021년에 다시 공개한 생성 3D 기술인 Dream Fields의 더 발전된 버전이 올해 초 DreamFusion이라는 이름으로 출시되었습니다.
DreamFusion은 Dream Fields와 달리 사전 교육이 필요하지 않습니다. 따라서 3D 데이터 없이 객체의 3D 모델을 생성할 수 있습니다. 현재 2D 아트 생성기가 관심의 초점이지만 모델 합성 AI는 차세대 주요 산업 파괴자가 될 가능성이 있습니다. 3D 모델은 과학, 인테리어 디자인, 건축, 영화 및 텔레비전 분야에서 자주 활용됩니다. 엔지니어는 모델을 새로운 장비, 차량 및 구조물의 설계로 활용하는 반면, 건축 회사는 이를 사용하여 제안된 건물 및 조경을 시연합니다.
