OpenAI發表最新文字生成3D模型的人工智慧模型，研究人員提到，雖然Point-E模型所產生的3D模型品質，還未達最先進的水準，但是因為Point-E的樣本生成速度快了其他方法一到兩個量級，因此在部分用例可供使用者權衡使用。

目前文字生成圖像模型爆炸性成長，先進的模型在數秒中內，就能夠根據自然語言描述，快速生成高品質圖像，這和目前3D模型生成發展，產生極大的對比，而由於3D生成的使用案例很廣，可被用於虛擬實境、遊戲和工業設計等，因此發展文字生成3D模型技術，對於普及3D內容創作有很大的發展潛力。

研究人員提到，目前使用文字產生3D合成模型的方法主要有兩種，其一是直接使用文字和模型的資料對，或是未標記的3D資料訓練模型，雖然這些模型可以利用現有的生成建模方法，有效地生成樣本，但因為目前缺乏大規模3D資料集，因此很難廣展其多樣性和複雜文字提示。

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另一種方法則是利用預訓練文字圖像模型，以最佳化可微分3D表示的方法，研究人員解釋，這些方法通常能夠處理複雜多樣的文字提示，但需要更昂貴的最佳化過程才能生成每個樣本。OpenAI的Point-E的目標則是結合文字到圖像模型，以及圖像到3D模型技術，來總和兩種方法的優點。

文字到圖像模型利用大量文字、圖像對語料庫，使Point-E能夠遵循多樣且複雜的提示，而圖像到3D模型，則是在較小的圖像、3D對資料集訓練。因此Point-E從文字提示生成3D物件，首先是使用文字生成圖像模型進行採樣，然後將採樣圖像作為條件生成3D物件樣本，這兩個步驟可以在數秒鐘內完成模型點雲，不需要昂貴的最佳化程序。

研究人員最後使用迴歸方法，從點雲生成網格，Point-E整個過程只要一到兩分鐘，就可以在單個GPU上生成3D模型，雖然目前Point-E所產生的模型品質較差，但在部分需要短回應時間的用例上，Point-E為一個權衡的方法。目前OpenAI已經在上發布預訓練模型，以及評估程式碼和模型。

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