आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस रिसर्च लैब OpenAI ने अपनी नवीनतम तकनीक के विवरण की घोषणा की है जो नाटकीय रूप से 3D रेंडरिंग में सुधार करेगी। OpenAI टेक्स्ट-टू-इमेज जेनरेटर के पीछे की कंपनी है DALL-E, जिसने अब टेक्स्ट क्लू को 3D पॉइंट क्लाउड में अनुवाद करने पर अपना ध्यान केंद्रित किया है, जिसे वह POINT-E कहेगा।
के अनुसार दस्तावेज़, OpenAI द्वारा प्रकाशित, POINT-E "एकल GPU पर केवल 3-1 मिनट में 2D मॉडल बनाता है," अन्य मौजूदा समाधानों की तुलना में जिसमें घंटों लग सकते हैं और कई GPU की आवश्यकता होती है।
रिपोर्ट के एक अंश में 3D मॉडलिंग की दुनिया में POINT-E की वर्तमान स्थिति का विवरण दिया गया है: "जबकि नमूना गुणवत्ता के मामले में हमारी पद्धति अभी भी अत्याधुनिक से कम है, यह तीव्रता के एक से दो क्रमों की पेशकश है, कुछ उपयोग मामलों के लिए एक व्यावहारिक समझौता।"
यह टेक्स्ट-इमेज डिफ्यूजन मॉडल के साथ सिंगल सिंथेटिक इमेज बनाकर काम करता है। एक 3डी पॉइंट क्लाउड तब उत्पन्न होता है जो संश्लेषित करना आसान होता है, जीपीयू पर लोड को कम करता है, हालांकि यह ठीक विवरण पर कब्जा नहीं करता है, जो कि लेख में उल्लिखित एक व्यापार-बंद है।
इनमें से कुछ समस्याओं को कम करने के लिए एक माध्यमिक एआई को प्रशिक्षित किया गया है, लेकिन कागज बताता है कि यह "कभी-कभी वस्तुओं के सूक्ष्म / विरल भागों को याद कर सकता है" जैसे कि पौधे के तने, तैरते फूलों का भ्रम पैदा करते हैं।
OpenAI कई मिलियन 3D मॉडल और उनके मेटाडेटा पर कृत्रिम बुद्धिमत्ता को प्रशिक्षित करने का वादा करता है, हालाँकि अभी तक इसका दायरा काफी सीमित है।
ऐसा ही एक उदाहरण 3डी प्रिंटिंग के लिए वास्तविक वस्तुओं का प्रतिपादन है, हालांकि जैसे-जैसे तकनीक विकसित और बेहतर होती है, यह संभावना है कि हम इसे गेम और यहां तक कि टेलीविजन जैसे अधिक जटिल अनुप्रयोगों में उपयोग करते हुए देखेंगे।
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