New OpenAI Point E For 3D Modeling In Blender new open AI artificial intelligence for blender 3D modeling is 600 times faster than Google's the next breakthrough to take the AI World by store might be text to 3D model generators that allow anyone to rapidly create their own virtual environments regardless of their 3D design abilities imagine the power of being able to create a 3D model of any object for blender by simply describing it in words Point E from open AI is making this possible with its revolutionary text to 3D mesh artificial intelligence this new open source AI project enables 3D modeling using text prompts expanding the capabilities of its texted image software from two Dimensions to three this year open AI has garnered significant attention for its Dali 2 text to image software which similar to stable diffusion and mid-journey can create realistic or imaginative images from descriptive text Point e utilizes a different machine learning model called Glide which when How It Works given a text directive generates a low resolution Point Cloud that resembles the input text prompt outputs from point e haven't yet reached the same quality as a commercial 3D rendering in a film or video game but this is not its intended purpose Point clouds serve as an intermediate step when input into a 3D application like blender they can be transformed into textured meshes with a more familiar 3D appearance although the method is not yet at the level of the current state of the art in terms of sample quality it is much faster taking one to two orders of magnitude less time to sample this offers a practical compromise for certain applications the main goal of Point e is to efficiently generate Point clouds and it's able to create 3D models in just one to two minutes of processing time whereas state-of-the-art methods can take multiple GPU hours to complete a rendering in fact Point e is estimated to be about 600 times faster than Google's dream Fusion text to 3D model while Point e is OpenAI Point E Future not yet a commercially viable project it is a piece of foundational research that has the potential to eventually lead to Rapid 3D modeling On Demand with further development it may make it easier and more accessible for those without professional 3D Graphics skills to create Virtual Worlds alternatively it could potentially streamline the process of creating 3D printed objects as Point e can generate Point clouds suitable for use in product fabrication there are potential risks and issues that need to be addressed with the use of Point e including the possibility of creating blueprints for Dangerous objects and the Reliance on untested trust in the safety of the blueprints additionally Point e is likely to contain biases inherited from its trained data set similar to dally too Point ease data set which includes several million 3D models and Associated metadata of Unknown Origin lacks any assurances that the source models were obtained with permission or in accordance with relevant licensing terms which could potentially cause legal difficulties
Blenderでの3Dモデリングのための新しいOpenAIポイントE のための新しいオープンAI人工知能 ブレンダーの3Dモデリングは、Googleの600倍の速さ グーグルより600倍速い。 AI界を席巻するのは、テキスト を3Dモデルジェネレーターに変換することで、誰でも の3Dに関係なく、独自の仮想環境を素早く作成できる 3Dデザイン能力の有無にかかわらず デザインすることができる。 想像してみてください。 どんなオブジェクトの3Dモデルでも作成できる の3Dモデルを作成することができます。 オープンAIのPoint Eは、それを可能にする 可能にする画期的なテキストから 3Dメッシュの人工知能この新しい オープンソースAIプロジェクトにより、3D テキストプロンプトを使用したモデリングが可能です。 そのテキスト化されたイメージの能力を 2次元から3次元へ 今年、オープンAIは Dali 2」で大きな注目を集めました。 のようなテキストから画像への変換を行うソフトウェアです。 安定的な拡散と旅路の途中で 現実的な画像や想像力豊かな画像を作成することができます。 説明的なテキストから ポイントeは、Glideと呼ばれる機械学習モデルを使用しています。 Glideと呼ばれる機械学習モデルを使用しています。 どのように機能するのか テキストを入力すると、低解像度の点群を生成します。 のような低解像度の点群を生成します。 入力されたテキストのプロンプトの出力に似ている点群 まだ、映画の3Dレンダリングと同じ品質には達していません。 映画やゲームの商用3Dレンダリングのような品質には達していませんが が、これは本来の目的ではありません。 本来の目的ではない ポイントクラウドは、3Dアプリケーションに入力する際の中間段階として機能します。 3Dアプリケーションに入力する際の中間段階として Blenderのような3Dアプリケーションに入力する際に、中間的な役割を果たします。 テクスチャーメッシュに変換し、より馴染みのある 馴染みのある3Dの外観に変換することができます。 この方法は、まだ現在の技術水準には達していません。 この方法は、サンプルの品質という点で、現在の最先端技術のレベルには達していません。 この方法は、サンプルの品質という点では、現在の技術水準には達していませんが、1～2桁の時間をかけて 1～2桁の時間短縮が可能です。 サンプル採取にかかる時間が1～2桁短縮され、実用的な ある種のアプリケーションのための妥協点です。 ポイントeの主な目的は、以下の通りです。 ポイントクラウドを効率的に生成し 3Dモデルをわずか1～2分の処理時間で作成することができます。 1～2分の処理時間で3Dモデルを作成することができます。 これに対し、最先端の手法では GPUで何時間もかけて レンダリング ポイントeの処理速度は、Googleの夢のようなレンダリングの約600倍と言われています。 Googleの夢の600倍速と言われています。 テキストを3Dモデルに変換するのに対し、Point eは、テキストを3Dモデルに変換します。 OpenAI Point Eの未来 まだ商業的に実行可能なプロジェクトではありません。 基礎研究の一つであり につながる可能性を秘めた基礎研究です。 オンデマンドのラピッド3Dモデリングにつながる可能性を秘めた基礎研究です。 開発することで、より簡単に そして プロフェッショナルな3Dグラフィックスのスキルがない方でも、より身近に 3Dグラフィックスのプロフェッショナルなスキルを持たない人でも バーチャルワールドの制作がより身近になり、また を効率化できる可能性があります。 3Dプリントオブジェクトの作成プロセスを効率化することができます。 ポイントクラウドを生成することができます。 製品製作に利用できる 潜在的なリスクと問題があります。 しかし、Point e の使用には、潜在的なリスクと問題があります。 Point e の使用には、以下のような潜在的なリスクや問題があります。 危険な物体の設計図が作成される可能性があること の設計図を作成する可能性や、設計図の安全性を検証していない信頼に 設計図の安全性についての信頼性。 さらに、Point e は以下のような可能性もあります。 ダリーもそうですが、学習済みのデータセットから受け継いだバイアスが ダリーもそうですが、学習済みのデータセットから受け継いだバイアスを含んでいる可能性があります。 Point easeのデータセットには、数百万個の3Dモデルや関連する 数百万個の3Dモデルや関連する メタデータが含まれている。 ソースモデルが許可を得て取得されたものであることを保証するものではありません。 許可を得て、または関連するライセンス条件に従って取得された 関連するライセンス条項に従って取得されたという保証がない これは、法的な問題を引き起こす可能性があります。 困難が生じる可能性があります。
the AI community's tendency to train machine learning models using the work of others without obtaining explicit permission has already resulted in a claim of copyright infringement against GitHub co-pilot a service that suggests programming code to developers using open ai's codex model there is a risk that texted image models May face similar legal challenges as they become commercialized in conclusion Point E from open AI has the potential to revolutionize the field of graphics and 3D printing by efficiently generating 3D Point Cloud models from text prompts New Haptic Skin Tech For VR breakthrough synthetic skin a new haptic interface system called we talk has been developed by researchers at the City University of Hong Kong that could potentially be used in combination with artificial intelligence and tele-robotics the group of researchers have developed this Wireless haptic interface called wetac that can be worn on the hand to provide a realistic touch experience in virtual reality environments we tack is designed to be soft ultra thin and able to collect personalized tactile data to enhance the virtual experience through touch while haptic technology which allows for the sense of touch to be replicated in Virtual environments is a growing area of research current haptic devices tend to be bulky and require wires we tack represents a significant advancement in this field due to its lightweight and wireless design the we tax system has a wide range of potential applications in fields such as gaming sports and skills training social activities and remote robotic controls It is believed that touch feedback along with Visual and auditory information can greatly enhance virtual reality experiences the researchers work to create a haptic interface that was thin soft Compact and wireless so that it could be easily worn on the hand like a second skin and their work was published in the journal Nature machine intelligence traditional haptic gloves often use cumbersome pumps and air ducts that are connected by cords and cables which greatly detract from the immersive experience in Virtual and augmented reality the we tax system consists of two parts a small soft control panel attached to the forearm called a mini soft driver unit and a thin hydrogel based hand patch with electrodes on the palm serving as a haptic interface the mini sock driver unit is lightweight weighing only 19.2 grams and measures 50 by 50 by 2.1 millimeters making it small enough to be worn on the arm it uses Bluetooth low energy wireless communication and a small rechargeable lithium-ion battery the hand patch is also extremely thin ranging from 220 microns to one millimeter and has electrodes on the palm it is highly flexible and provides effective feedback in various poses and gestures the wheat tax system has been designed to allow users to easily find the optimal current level for each part of their hand this personalized data allows the system to deliver Electro tactile feedback to any part of the hand with the right intensity to avoid causing pain or going unnoticed as a result virtual tactile information including spatial and temporal sequences can be accurately reproduced across the entire hand the wetac system is designed to be worn on the hands and provides programmable spatial and temporal feedback patterns through the use of 32 Electro tactile stimulation pixels on the palm the average distance between the electrodes is about 13 millimeters getting comprehensive coverage over the entire hand to ensure safety the device has several built-in safety features to prevent electric shock and the temperature is kept within a relatively low range to avoid causing thermal discomfort during extended use the wheat tax system has been successfully used in both virtual and augmented reality environments and can be connected to robotic hands via Bluetooth its compact size Wireless capabilities and emphasis on sensitivity make it easy for users to experience touch feedback through the device users of wetat can feel virtual objects as if they are real in a variety of scenarios including practicing sports with a virtual tennis ball feeling a virtual Cactus or experiencing a mouse running across their hand in social events or virtual games by the way did you know deep learning AI Deep Learning AI Specialization: Coursera engineers make an average salary of 144 000 US dollars per year with bonuses and benefits all while working remotely you could start learning for free today from world famous deep learning AI researcher Andrew ning the co-founder of Google brain to work as a machine learning engineer from home so get started for free today on coursera.org with the link below to earn your deep learning AI specialization online at your own pace and join the AI industry where there is a massive shortage of talent that companies are battling for to hire click now and transform your income potential with the power of artificial intelligence
AIコミュニティでは、機械学習モデルを学習させるために を使用して機械学習モデルを訓練する傾向がある。 を使用した機械学習モデルを、明示的な許可を得ることなく を使用した機械学習モデルを構築する傾向があり、その結果、すでに に対して著作権侵害の申し立てを行っています。 GitHub co-pilot（ギットハブ・コパイロット）：GitHubを利用して開発者にプログラミングコードを提案するサービス。 を利用して開発者にプログラミングコードを提案するサービス オープンAIのcodexモデル。 テキスト化された画像モデルが普及すると、同様の法的問題に直面する可能性がある る可能性がある。 結論 ポイントE オープンAIは グラフィックや3Dプリントの分野に革命をもたらす可能性があります。 3Dプリンティングの分野に革命をもたらす可能性があります。 テキストプロンプトから点群モデルを生成する VRのための新しい触覚スキン技術 画期的な合成皮膚、新しい触覚インターフェースシステム 触覚インターフェースシステム「we talk」を 香港城市大学の研究者によって開発されました。 香港大学の研究者により開発されました。 人工知能と組み合わせて使用できる可能性があります。 人工知能と テレロボティクス 研究者グループが開発したのは このワイヤレス・ハプティック・インターフェイスは を開発しました。これは、手に装着することで 仮想現実環境でリアルな触覚体験を提供する バーチャルリアリティ環境 we tackは、超薄型で柔らかく、個人情報を収集できるように設計されています。 薄型で、パーソナルな触覚データを収集することができ 触覚データを収集し、バーチャルリアリティの ハプティック（触覚）技術により、触覚によるバーチャル体験の 触感を再現する技術です。 触感を仮想環境で再現するハプティック技術は を再現するハプティック技術は、成長分野です。 現在のハプティックデバイスは、かさばりがちで 嵩張り、ワイヤーやタックが必要なものが多いのですが は、この分野での重要な進歩です。 この分野では、軽量でワイヤレスなデザインであることから ワイヤレスデザイン We TAXは、軽量かつワイヤレスであることから への応用が期待されています。 ゲーム、スポーツ、スキルトレーニング、ソーシャル ロボットの遠隔操作など タッチフィードバックは、視覚・聴覚情報とともに 視覚・聴覚情報とともに バーチャルリアリティを 体験することができます。 研究者たちは、ハプティック（触覚）インターフェースの開発に取り組みました。 薄くて柔らかいコンパクトなハプティック・インターフェースを ワイヤレスで、第二の皮膚のように手になじむ 第二の皮膚のように手に装着することができます。 Nature誌に掲載されました。 機械知能 従来のハプティック・グローブでは、しばしば 従来の触覚手袋は、ポンプやエアダクトをコードやケーブルでつないで、面倒な コードやケーブルで接続されているため 没入感を大きく損なっていました。 仮想現実や拡張現実での没入感を大きく損なう リアリティ We Taxシステムは、次の2つの部分から構成されています。 前腕に装着された小さなソフトコントロールパネル ミニソフトドライバーと呼ばれる前腕部 という前腕に装着する小型のソフトコントロールパネルと、手のひらに電極を装着した薄いハイドロゲルベースの 掌に電極を持つパッチ ハプティックインターフェースとして機能する ミニソックドライバーユニットは軽量です。 重量はわずか19.2g、サイズは50×50×2.1mmです。 50mm×50mm×2.1mmで、腕に装着できるサイズです。 腕に装着することができます。 Bluetooth low energyワイヤレス 通信と小型充電式 リチウムイオンバッテリー ハンドパッチも非常に薄い 220ミクロンから1ミリと非常に薄く 掌に電極があり、非常に柔軟で 掌に電極があり、柔軟性に富んでいます。 様々なポーズやジェスチャーで効果的なフィードバックが得られます。 ジェスチャーができます。 小麦税システムは 最適な電流値を簡単に見つけることができます。 手の各部位に最適な電流値を この個人化されたデータにより エレクトロタクタイルフィードバックを提供することができます。 フィードバックすることができます。 適切な強さで、手のひらに電気触覚フィードバックを与えることができます。 痛みを感じさせたり、気づかれないようにすることができます。 その結果、仮想触覚情報 空間的・時間的シーケンスを含む 手のひら全体で正確に再現することができます。 手全体で再現することができます。 ウェタックシステムは、手に装着するように設計されています。 手に装着し、プログラム可能な 空間的・時間的フィードバックパターンを提供します。 掌にある32個の電気触覚刺激ピクセルを使用することで 刺激ピクセル 電極間の平均距離は 電極間の平均距離は約13ミリメートルです。 手のひら全体をカバーすることで 手のひら全体をカバーします。 感電を防ぐために、いくつかの安全機能を内蔵しています。 感電を防止し 温度は比較的低い範囲に保たれています。 長時間の使用で熱による不快感を与えないよう 長時間の使用でも不快感を与えないよう、比較的低い温度に保たれています。 麦酒税制は、これまでにも 仮想現実と拡張現実の両方で使用することに成功しました。 拡張現実環境での使用に成功しています。 ロボットハンドに接続することができます。 Bluetoothで接続することができます。 感度を重視した設計で タッチフィードバックを簡単に体験できる タッチフィードバックを体験することができます。 wetatのユーザーは、様々な場面で仮想の物体を まるで現実のように感じることができます。 スポーツの練習など、さまざまなシーンで バーチャルテニスボールで 仮想のサボテンに触れたり、マウスが手の上を走るのを体験したり ソーシャルイベントやバーチャルゲームで、マウスが手のひらを イベントやバーチャルゲームなど ところで、ディープラーニングAIをご存知でしょうか？ ディープラーニングAI専門です： コーセラ エンジニアの平均年収は144 000ドル、ボーナスや福利厚生も充実しています。 ボーナスや福利厚生を受けながら、リモートで働くことができます。 今日から無料で学べます。 世界的に有名なディープラーニングAI研究者 Googleの共同設立者であるAndrew Ning氏から の共同創業者であるアンドリュー・ニングから、機械学習エンジニアとして在宅で エンジニアとして働くことができます。 以下のリンクからcoursera.orgで無料で始められます。 ディープラーニングAIの専門知識をオンラインで自分のペースで身につけることができます。 の専門知識を自分のペースでオンライン学習できます。 を取得し、人材が圧倒的に不足しているAI業界へ参入しましょう。 人材が大量に不足しており 企業が競って採用するAI業界に参入してください。 今すぐクリックし、あなたの収入の可能性を変える 人工知能のパワーで インテリジェンス