Questa è l'app Linux chiamata Shap-E, la cui ultima versione può essere scaricata come shap-esourcecode.tar.gz. Può essere eseguita online sul provider di hosting gratuito OnWorks per workstation.
Scarica ed esegui online gratuitamente questa app chiamata Shap-E con OnWorks.
Segui queste istruzioni per eseguire questa app:
- 1. Scaricata questa applicazione sul tuo PC.
- 2. Entra nel nostro file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con il nome utente che desideri.
- 3. Carica questa applicazione in tale file manager.
- 4. Avviare l'emulatore online OnWorks Linux o Windows online o l'emulatore online MACOS da questo sito Web.
- 5. Dal sistema operativo OnWorks Linux che hai appena avviato, vai al nostro file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con il nome utente che desideri.
- 6. Scarica l'applicazione, installala ed eseguila.
IMMAGINI
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Forma
DESCRIZIONE
Il repository shap-e fornisce il codice ufficiale e la versione del modello per Shap-E, un modello generativo condizionale progettato per produrre risorse 3D (funzioni implicite, mesh, campi di radianza neurale) da prompt di testo o immagini. Il modello è costruito con un'architettura a due stadi: prima un encoder che mappa le risorse 3D esistenti in parametrizzazioni di funzioni implicite, e poi un modello di diffusione condizionale addestrato su tali parametrizzazioni per generare nuove risorse. Poiché funziona a livello di funzioni implicite, Shap-E può eseguire il rendering sia come mesh texturizzate che come rendering volumetrici in stile NeRF. Il repository contiene notebook di esempio (ad esempio sample_text_to_3d.ipynb, sample_image_to_3d.ipynb) in modo che gli utenti possano provare la generazione testo → 3D o immagine → 3D. Il codice è distribuito con licenza MIT e include una "scheda modello" che documenta limitazioni, utilizzo consigliato e considerazioni etiche.
Caratteristiche
- Generazione condizionale di modelli di funzioni implicite 3D da testo o immagini
- Architettura del modello a due stadi: codificatore + diffusione sullo spazio dei parametri impliciti
- Output in più rappresentazioni: mesh, rendering NeRF
- Esempi di quaderni per casi d'uso text23D e image23D
- Scheda modello che documenta limitazioni, pregiudizi e indicazioni sull'utilizzo
- Codice con licenza MIT, che consente il riutilizzo e l'estensione
Linguaggio di programmazione
Python
Categorie
Questa applicazione può essere scaricata anche da https://sourceforge.net/projects/shap-e.mirror/. È ospitata su OnWorks per poter essere eseguita online nel modo più semplice da uno dei nostri sistemi operativi gratuiti.
