OpenAl发布文生3D模型ShapE，并在Github上开源：OpenAl发布文生3D模型ShapE，并在Github上开源。ShapE旨在提高神经网络模型的可解释性，同时可以将文本输入转换成对应的3维图像模型。ShapE是基于合作博弈理论的一种算法，可以量化模型预测中每个特征的贡献。通过使用ShapE，可以更好的理解神经网络的工作原理。ShapE是一个3D资产的条件生成模型，与其他3D生成模型的不同之处在于，它可以同时生成两种类型的3D表示

快讯正文

OpenAl发布文生3D模型ShapE，并在Github上开源：OpenAl发布文生3D模型ShapE，并在Github上开源。ShapE旨在提高神经网络模型的可解释性，同时可以将文本输入转换成对应的3维图像模型。ShapE是基于合作博弈理论的一种算法，可以量化模型预测中每个特征的贡献。通过使用ShapE，可以更好的理解神经网络的工作原理。ShapE是一个3D资产的条件生成模型，与其他3D生成模型的不同之处在于，它可以同时生成两种类型的3D表示：纹理网格(texturedmeshes)和神经辐射场(neuralradiancefields)。这使得生成的3D模型可以通过多种方式渲染或导入其他3D应用程序。在大量成对的3D和文本数据集上训练后，ShapE能在短短几秒钟内生成复杂且多样化的3D资源。与最近提出的基于点云的显式3D生成模型PointE相比，ShapE收敛得更快，并在相同的模型架构、数据集和条件机制下实现了可比较甚至更好的样本质量。