This is the Windows app named Point-E whose latest release can be downloaded as point-esourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
Download and run online this app named Point-E with OnWorks for free.
Дотримуйтесь цих інструкцій, щоб запустити цю програму:
- 1. Завантажив цю програму на свій ПК.
- 2. Введіть у наш файловий менеджер https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX із потрібним ім'ям користувача.
- 3. Завантажте цю програму в такий файловий менеджер.
- 4. Запустіть будь-який онлайн емулятор ОС OnWorks з цього веб-сайту, але кращий онлайн-емулятор Windows.
- 5. З ОС OnWorks Windows, яку ви щойно запустили, перейдіть до нашого файлового менеджера https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX з потрібним іменем користувача.
- 6. Завантажте програму та встановіть її.
- 7. Завантажте Wine зі сховищ програмного забезпечення дистрибутивів Linux. Після встановлення ви можете двічі клацнути програму, щоб запустити їх за допомогою Wine. Ви також можете спробувати PlayOnLinux, модний інтерфейс замість Wine, який допоможе вам встановити популярні програми та ігри Windows.
Wine — це спосіб запуску програмного забезпечення Windows на Linux, але без використання Windows. Wine — це рівень сумісності Windows з відкритим вихідним кодом, який може запускати програми Windows безпосередньо на будь-якому робочому столі Linux. По суті, Wine намагається повторно реалізувати достатньо Windows з нуля, щоб він міг запускати всі ці програми Windows, насправді не потребуючи Windows.
ЕКРАНИ
Ad
точка
ОПИС
point-e is the official repository for Point-E, a generative model developed by OpenAI that produces 3D point clouds from textual (or image) prompts. Its principal advantage is speed: it can generate 3D assets in just 1–2 minutes on a single GPU, which is significantly faster than many competing text-to-3D models. The model works via a two-stage diffusion approach: first, it uses a text → image diffusion network to produce a synthetic 2D view consistent with the prompt; then a second diffusion model converts that image into a 3D point cloud. While it does not match the fine detail of some slower methods, the tradeoff in speed makes it practical for prototyping and interactive 3D generation. The repository includes inference scripts, utilities for converting point clouds to meshes (e.g. via signed distance function regression), sample notebooks, and weight checkpoints. It also provides documentation on limitations, usage instructions, and example outputs.
Функції
- Text / image → 3D point cloud generation via diffusion
- Two-stage architecture: text → image, then image → point cloud
- Utilities to convert point clouds to mesh via implicit function regression
- Example notebooks and scripts for inference and visualization
- Pretrained checkpoints for rapid prototyping
- Documentation of limitations and tradeoffs (e.g. resolution vs speed)
Мова програмування
Python
Категорії
This is an application that can also be fetched from https://sourceforge.net/projects/point-e.mirror/. It has been hosted in OnWorks in order to be run online in an easiest way from one of our free Operative Systems.
