ai建模软件有哪些 AI在3D建模领域重大进展，文字和图片直接生成3D模型，动了职场哪部分人的蛋糕

AI资讯1年前 (2023)发布 fengdao

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文本生成图片和图片生成图片已经逐渐取代绘画师和设计师了，你有没有想过有一天文字和图片还可以生成3D模型？科技的发展只有我们想不到，没有AI做不到。那么对3d模型领域又会有哪些影响呢？手把手硬核AI教学，赶快收藏学习。

一、文本生成3d模型

3D建模在电影、游戏、工程模拟等领域有着非常广泛的应用，也是VR和AR应用的基础。但是建模的时间和成本都是比较高的，制作也需要一定的专业知识，比如使用特定的3D编辑软件或者专门的扫描设备，但是现在AI的发展基本磨平了普通人和专业人士的差距，让普通人在专业领域也能轻松达到了60分的水平。

在text to 3d（文本生成3d）和image to 3d（图片生成3d）方向比较成熟应用的有自动生成3D模型的AI应用，例如如下这个网站，可以根据图片和文字生成180度的2.5D模型

而真正目前text to 3d比较成熟的开源框架是发布的shap-e开源模型，不仅能根据文本和图片来生成3d动画效果，而且还可以把生成的3d模型导出到3d编辑软件里进行编辑。

Shap-e手把手硬核步骤教学

一、Shap-e介绍

项目地址：

二、colab上部署Shap-e 复制并打开自动执行脚本：

https://colab.research.google.com/drive/1XvXBALiOwAT5-OaAD7AygqBXFqTijrVf?usp=sharing#scrollTo=7-fLWame0qJw

按执行步骤一步步执行

三、参数修改

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= 生成的数量

= 分辨率

= 生成内容指令

四、文件下载并使用编辑器进行编辑使用

在左侧文件夹里找到生成的文件并下载使用3d编辑器即可对模型进行修改编辑

发布的shap-e开源模型。

这就结束了？更炸裂的来了，接下来手把手演示如果通过图片提示来生成3D动画效果，上车出发

二、图片生成3d模型

前面三个步骤不变无脑执行下去，在第四个执行代码里将内容换成

请直接复制

import torch
from shap_e.diffusion.sample import sample_latentsfrom shap_e.diffusion.gaussian_diffusion import diffusion_from_configfrom shap_e.models.download import load_model, load_configfrom shap_e.util.notebooks import create_pan_cameras, decode_latent_images, gif_widgetfrom shap_e.util.image_util import load_image

接下来找到第六步更改模型，替换图片解析模型

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无脑复制代码

xm = load_model('transmitter', device=device)model = load_model('image300M', device=device)diffusion = diffusion_from_config(load_config('diffusion'))

别急，快看到终点了

准备一张图片上传到文件夹里，图片格式.png .jpg

粘贴第四段代码到标注处

继续无脑复制如下代码

batch_size = 4guidance_scale = 3.0
# To get the best result, you should remove the background and show only the object of interest to the model.image = load_image("example_data/corgi.png")
latents = sample_latents(    batch_size=batch_size,    model=model,    diffusion=diffusion,    guidance_scale=guidance_scale,    model_kwargs=dict(images=[image] * batch_size),    progress=True,    clip_denoised=True,    use_fp16=True,    use_karras=True,    karras_steps=64,    sigma_min=1e-3,    sigma_max=160,    s_churn=0,)

修改参数

batch_size  = 生成的数量guidance_scale = 分辨率img = 图片保存路径

别走，最后一步老铁

复制如下代码到最后一步render_mode = 'nerf' # you can change this to 'stf' for mesh renderingsize = 64 # this is the size of the renders; higher values take longer to render.
cameras = create_pan_cameras(size, device)for i, latent in enumerate(latents):    images = decode_latent_images(xm, latent, cameras, rendering_mode=render_mode)    display(gif_widget(images))

别忧虑点击执行，就会得到image to 3d模型了，照常按着以上步骤去编辑吧

just do it!