Shap-e:将文本转化为 3D 模型的 AI 生成器
Shap-e 是一个基于 AI 的3D 模型生成器,可以将文本转化为详细的3D 模型。它通过使用神经网络来理解输入条件与物体形状之间的关系,为设计师、艺术家、开发者和任何想要探索 AI 辅助3D 建模可能性的人提供了许多有希望的功能。
本文将为大家介绍Shap-e 的独特功能、使用方法以及与 AIModels.fyi 上类似模型的比较。Shap-e 为创建复杂的3D 形状提供了无缝和高效的创作过程,对于游戏、建筑等行业都具有重要意义。
Shape-e 的输入和输出
在深入研究如何使用 Shap-e 之前,了解它所需的输入和产生的输出至关重要。了解这一点可以显着增强您的用户体验并帮助您充分利用模型。
注意:您可能还想查看我们关于Point-e的指南,这是来自同一创建者的文本转3D 模型生成器。我们还有AdaMPI 指南- 一种将图像转换为3D 场景的模型。
输入
Shape-e 接收多个输入,这些输入指示将生成的3D 形状。
这些包括:
提示:这是生成3D 模型的文本提示,但如果提供图像,则会被忽略。image:用于生成3D 模型的合成视图图像。为了获得最佳结果,建议从输入图像中删除背景。Guiding_scale:设置指导的比例,默认值设置为15。batch_size:指定输出的数量。默认值为1。render_mode:允许您选择渲染模式,“nerf”或“stf”。默认值为“nerf”。render_size:这设置渲染器的大小,较高的值需要更长的渲染时间。默认值为128。save_mesh:如果设置为 true,则将潜在的保存为网格。
输出
为了响应输入,Shap-e 提供与生成的3D 模型相对应的 URI 数组。
模型输出结构的原始JSON架构如下:
使用 Shape-e 的分步指南
了解输入和输出后,是时候探索如何使用 Shap-e 了。本节将提供使用此模型创建复杂3D 形状的分步指南。
如果您不喜欢编码,Shap-e 还附带一个演示(尚未提供)。
这是试验模型参数并接收即时反馈的好方法。对于那些热衷于编码的人,以下步骤将指导您如何与 Shap-e 的复制API 进行交互。
第1步:安装客户端
首先,使用以下命令安装 Node.js 客户端:
npminstallreplicate
第2步:设置API令牌
接下来,通过将 API 令牌设置为环境变量来进行身份验证:
exportREPLICATE_API_TOKEN=r8_*************************************
这是您的默认 API 令牌,应保密。
第3步:运行模型
然后,运行模型:
importReplicatefrom"replicate";constreplicate=newReplicate({
您还可以设置预测完成时要调用的 Webhook URL。查看webhook 文档以获取有关设置的详细信息。
Shape-e 与类似模型的比较
AIModels.fyi 提供了一个平台,您可以在其中找到适合不同应用的多种 AI 模型。在网站上,您还可以将 Shap-e 等模型与其他类似模型进行比较。
去做这个:
访问AIModels.fyi并导航至模型列表。
选择要比较的模型:选择 Shap-e 和您想要与之比较的任何其他模型。
比较:单击“比较”按钮可查看模型的并排比较。这将提供对模型的功能、输入和输出以及性能的深入了解。
此比较功能可以帮助您为您的特定用例选择最合适的型号。
结论
Shape-e 提供了一种生成详细3D 形状的新颖方法。它对人工智能的使用不仅简化了3D 建模过程,而且还开辟了创建复杂和可定制形状的潜力。无论您是视频游戏开发人员还是设计新建筑的建筑师,Shap-e 都提供了一个强大的工具,可以提高您的创造力和生产力。这无疑是一个值得在人工智能之旅中探索和尝试的模型。
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