OpenAI研发全新从文本生成3D模型的系统Shap-E，大大提升速度

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可以直接从文本描述中生成 3D asset

（ 映维网 Nweon 2023 年 05 月 17 日 ）OpenAI 在研究文本到三维对象方面取得了快速进展。已经托管至 GitHub 的 Shap- E 据称可以直接从文本描述中生成 3D asset，或者从提供的图像中构建相关内容。

如果大家有印象，OpenAI 早在 2022 年 12 月就发布了能够根据文本提示建立点云形式的基本 3D 模型的 Point- E 系统。

现在，团队又发布了速度大大增加的全新系统 Shap-E。其中，它能够以“隐式函数“的形式建立模型，既可以呈现为纹理网格，又可以呈现为神经辐射场（NeRFs），即使用机器学习从二维图像中开发的三维模型。团队指出，尽管质量不及其他优化模型，但 Shap- E 的速度要快几个数量级，从而为用户提供了有利的权衡。

近来生成式图像模型的爆炸性增长，所以社区对训练其他类似模型的兴趣越来越大，如音频、视频和 3D asset。大多数都适合于可以直接生成的自然的、固定大小的张量表示，例如图像的像素网格或音频的样本阵列。然而，如何以一种高效生成并易于在下游应用中实现的方式来表示 3D asset 是一个问题。

最近，隐性神经表征（INRs）已成为流行的 3D asset 编码方式。为了表示三维资产，INRs 通常将 3D 坐标映射到特定的位置信息，如密度和颜色。一般来说，INRs 独立于分辨率，因为它们可以在任意的输入点进行查询，而不是在一个固定的网格或序列中进行信息编码。由于它们是端到端的可微分，INRs 能够实现各种下游应用，例如可微分的形状编辑。

在研究中，OpenAI 专注于两种类型的 INRs 的 3D 表示：

神经辐射场（NeRF）是一种 INR，它将 3D 场景表示为一个将坐标和观察方向映射到密度和 RGB 颜色的函数。NeRF 可以通过查询密度和沿 camera 光线的颜色，从任意视图中渲染出来，并进行训练以匹配 3D 场景的 ground truth 渲染。
DMTet 和它的扩展 GET3D 将一个有纹理的三维网格表示为一个将坐标映射到颜色、符号距离和顶点偏移的函数。这个 INR 能够以可微分的方式构建 3D 三角形网格，而所得到的网格可以使用可微分光栅化库进行高效渲染。

尽管 INR 灵活和富有表现力，但为数据集中的每个样本获取 INR 的过程成本可能十分高昂。另外，每个 INR 可能存在诸多数字参数，在训练下游生成模型时可能会带来挑战。

针对所述问题，社区有尝试使用带有隐式解码器的自动编码器来获得较小的 latent 表征，从而直接用现有的生成技术进行建模。另外，有人使用元学习来创建一个共享大部分参数的 INRs 数据集，然后在自由参数训练扩散模型或归一化流。其他人则进一步建议，基于梯度的元学习根本没有必要，而是可以直接训练一个 Transformer 编码器来产生以 3D 对象的多个视图为条件的 NeRF 参数。

OpenAI 结合并扩大了上述几种方法，并最终得出了 Shap-E。

这是一个适用于各种复杂的 3D latent 表征的条件生成模型。首先，团队通过训练一个基于 Transformer 的编码器来产生 3D asset 的 INR 参数。接下来，在编码器的输出上训练一个扩散模型。

与以前的方法不同，产生的 INR 同时代表 NeRFs 和网格，允许它们以多种方式渲染或导入下游的 3D 应用程序。

Shap-E

在对数百万个 3D asset 的数据集进行训练时，模型能够在文本提示的条件下产生多样化的、可识别的样本，如上图所示。

Point-E

与早前提出的显式 3D 生成式模型 Point- E 相比，这个模型收敛得更快，并且在共享相同的模型结构、数据集和调节机制的情况下，它可以获得可比或更高的结果。令人惊讶的是，Shap- E 和 Point- E 在以图像为条件时倾向于出现相同成功和失败的案例，这表明对输出表示的非常不同选择依然可以导致类似的模型行为。