在文本生成3D点云上，Point·E并非“一步到位”，而是将过程分为了三步。首先，如红色框展示的，模型会先基于文本生成一个“预览版视图”。这一步基于OpenAI去年发布的30亿模型GLIDE微调实现，用它生成的视图还不具备“3D特性”，相当于只是给了个参考范例。随后，如黄色框所展示的，Point·E会采用一个扩散模型，...
在文本生成3D点云上,Point·E并非“一步到位”,而是将过程分为了三步。 首先,如红色框展示的,模型会先基于文本生成一个“预览版视图”。 这一步基于OpenAI去年发布的30亿模型GLIDE微调实现,用它生成的视图还不具备“3D特性”,相当于只是给了个参考范例。 随后,如黄色框所展示的,Point·E会采用一个扩散模型,根...
在文本生成3D点云上,Point·E并非“一步到位”,而是将过程分为了三步。 首先,如红色框展示的,模型会先基于文本生成一个“预览版视图”。 这一步基于OpenAI去年发布的30亿模型GLIDE微调实现,用它生成的视图还不具备“3D特性”,相当于只是给了个参考范例。 随后,如黄色框所展示的,Point·E会采用一个扩散模型,根...
相比DALL·E，GLIDE的效果更逼真 定性实验研究人员首先比较了GLIDE两种不同的引导策略：CLIP引导和无分类器引导。分别用XMC-GAN、DALL·E（使用CLIP重排256个样本，从中选择最佳结果）和CLIDE模型（CLIP引导/无分类器引导）在相同的文本条件下生成了一些结果。CLIDE模型的结果未经挑选。可以发现，无分类器引导的样本通常...
OpenAI开发者体验主管Romain现场演示了Assistants API的Demo。假设需要构建一个旅行应用程序Wanderlust，图中是已经用GPT-4和DALL-E 3生成的目的地列表及风景图。要构建一个该网站的AI聊天助手，开发者只需输入聊天助手的名称、简介，选择需要使用的模型，并选择需要的工具即可自动生成。当输入“让我们去巴黎吧！”，该...
Sora的技术报告显示，为了构建Sora，OpenAI创新性地采用了文生图模型DALL-E 3的相关技术：将Diffusion模型（可以将随机像素大致转换为图像）与Transformer神经网络（支持处理长数据序列）相结合。这意味着，Sora可以像处理文字和图像数据一样，对视觉数据进行分块式地理解分析，不用进行标准化的预先处理。比如对应大语言...
OpenAI以大模型能力闻名，但它也是最早尝试用文本作为条件引导图像生成的公司，在DALL·E 2的前身GLIDE中，OpenAI训练了一个35亿参数文本条件扩散模型，文本条件信息的嵌入正是来自transformer模型。可以说，GLIDE的成功第一次让扩散模型“真正出圈”，因此，尽管目前我们很难知道DALL·E 3的技术细节，但有鉴于它在demo...
训练文本到视频生成系统需要大量带有对应文字说明的视频,这里将 DALL·E 3 中引入的重新标注技术应用于视频。研究者训练了一个专门的模型,这个模型的任务是为视频内容生成详细且富有描述性的文字说明。 这种标注模型能够观察视频中的场景、动作、物体等元素,并生成准确描述这些内容的文本标注。然后使用它为训练集中的所...
比如GPT3和DALL-E2的结合,瞬间一本漫画故事书或者一本度假日记就出来了。 OpenAI考虑到艺术、伦理、社会、商业等方面因素,而且大数据本身是带有偏见的,模型目前对个人不开放,可以加入WAITLIST等待试用API。 DALLE Mini Demo: craiyon.com/ DALL·E mini by craiyon.com on Hugging Face 官网:DALL·E 2 代码:...
现在Point・E 模型的 Demo 已经在 Hugging Face 上放出,想要玩的小伙伴们可以上手试试~ 如何快速生成 3D 点云模型? 顾名思义,Point・E 并非一个直接生成 3D 模型的 AI。 相比谷歌 DreamFusion 直接生成能用于渲染的 3D 网格图,它生成的是一个3D 点云模型(Point Cloud),至于 Point・E 的E则是效率(...