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
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。
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
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intelligence
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
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