openai/point-e
GitHub: openai/point-e
OpenAI 官方发布的基于点云扩散的 3D 模型生成系统，支持从文本或图像快速合成 3D 点云并转换为网格。
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# Point·E
这是 [Point-E：一个从复杂提示词生成 3D 点云的系统](https://arxiv.org/abs/2212.08751) 的官方代码和模型发布。
# 用法
使用 `pip install -e .` 安装。
要开始了解示例，请参阅以下 notebook：
* [image2pointcloud.ipynb](point_e/examples/image2pointcloud.ipynb) - 以一些示例合成视角图像为条件，采样生成点云。
* [text2pointcloud.ipynb](point_e/examples/text2pointcloud.ipynb) - 使用我们体积小巧、质量稍逊的纯文本到 3D 模型，直接从文本描述生成 3D 点云。该模型的能力有限，但它确实能理解一些简单的类别和颜色。
* [pointcloud2mesh.ipynb](point_e/examples/pointcloud2mesh.ipynb) - 尝试我们的 SDF 回归模型，从点云生成 mesh。
有关我们的 P-FID 和 P-IS 评估脚本，请参见：
* [evaluate_pfid.py](point_e/evals/scripts/evaluate_pfid.py)
* [evaluate_pis.py](point_e/evals/scripts/evaluate_pis.py)
有关我们的 Blender 渲染代码，请参见 [blender_script.py](point_e/evals/scripts/blender_script.py)
# 样本
您可以在此处](https://openaipublic.azureedge.net/main/point-e/banner_pcs.zip)）下载与论文横幅图像相对应的种子图像和点云。
您可以在此处](https://openaipublic.azureedge.net/main/point-e/coco_images.zip)）下载用于 COCO CLIP R-Precision 评估的种子图像。
标签：3D模型生成, AIGC, 人工智能, 凭据扫描, 图像生成3D, 扩散模型, 文本生成3D, 点云, 用户模式Hook绕过, 逆向工具