OpenAI, 3D modeller için yapay zekâ kullanan Point-E platformunu duyurdu

OpenAI, metinler yardımıyla 3D modeller oluşturmayı sağlayan yapay zekâ destekli platformunu Point-E’yi duyurdu.

Point-E Nedir?

Oluşturduğu yapay zekâ API’ları ile adından sıkça söz ettiren OpenAI, doğrudan metin tanımlamalarıyla 3D modeller oluşturan yapay zekâ destekli Point-E  modelleme yapabilmesi için yalnızca bir GPU’ya ve sadece 1-2 dakikaya ihtiyacı oluyor.

3D Modelleme Nerelerde Kullanılıyor?

3D modelleme, çeşitli endüstrilerde ve uygulamalarda oldukça fazla kullanılıyor. Gişe rekorları kıran modern filmlerin, video oyunlarının, VR ve AR teknolojilerinin, CGI efektlerinin, NASA’nın ay krateri haritalama görevlerinin, Google’ın projelerinin ve Meta’nın geliştirdiği Metaverse evrenin temelinde 3D modelleme yatıyor.

OpenAI’ın DALL-E 2 ve Craiyon, DeepAI, Prisma Lab’in Lensa’si ya da HuggingFace’in Stable Diffusion’ı gibi birçok yapay zekâ destekli uygulama, metinden görüntüye işleme sürecini herkes için erişilebilir hale getiriyor. Text-to-3D mantığıyla çalışan Point-E, benzer sistemlerin aksine, “Görüntüden 3D’ye modellemeyi daha küçük bir veri kümesi üzerinde çalışıyor.” Platform, çeşitli ve karmaşık istemleri takip etmesine olanak tanıyan geniş bir (metin, görüntü) topluluğundan yararlanıyor.

Point-E, süreç ve pahalı optimizasyon prosedürlerini gerektirmiyor.

OpenAI araştırma ekibine liderlik eden Alex Nichol“Bir metin üzerinden 3D nesne üretmek için, önce metinden görüntüye modelini kullanarak bir görüntüyü örnekliyoruz. Hemen ardından örneklenen görüntüye koşullanmış bir 3D nesneyi örnekliyoruz. Bu adımların her ikisi de birkaç saniye içinde gerçekleştirilebiliyor. Süreç, pahalı optimizasyon prosedürlerini gerektirmiyor.” dedi.

Alex Nichol, “Bir modelleme yapacaksanız ilk olarak metni girmeniz gerekiyor. Örneğin, “Burrito yiyen bir kedi” deyin. Point-E önce söz konusu burrito yiyen kedinin sentetik bir 3D görüntüsünü oluşturacaktır. Ardından ilk görüntünün 3D, RGB nokta bulutunu oluşturmak için oluşturulan görüntüyü bir dizi difüzyon modelinden geçirecek – önce kaba bir 1.024 noktalı bulut modeli, ardından daha ince bir 4.096 noktalı bulut modeli üretecek. Uygulamada, görüntünün metinden ilgili bilgileri içerdiğini varsayıyoruz ve nokta bulutlarını metin üzerinde açıkça şartlandırmıyoruz.” sözlerini kullandı.

Bu difüzyon modellerinin her biri, tümü standartlaştırılmış bir formata dönüştürülen milyonlarca 3D model üzerinde eğitildi. İsteyen herkes gerekli terimleri kullanarak istediği 3D modeli kolayca oluşturabiliyor.

Daha detaylı bilgiye https://github.com/openai/point-e adresinden ulaşabilirsiniz.

Yasin Demirkaya

Recent Posts

TRAI Girişim Haritası’ndaki Yapay Zeka Startup Sayısı 482’ye Ulaştı

Türkiye Yapay Zeka İnisiyatifi (TRAI) olarak 2017’den bu yana sürdürdüğümüz haritalama çalışması, Türkiye’de yapay zeka…

1 gün ago

Türkiye’nin Yapay Zeka Sınavı: Fırsat Penceresi Kapanmadan Ne Yapmalıyız?

Yapay zeka artık geleceğin konusu değil. Bugünün ekonomi, rekabet ve kalkınma meselesi. Dünyada oyunun kuralları…

1 gün ago

Agentic AI ile Çağrı Merkezlerinde Yeni Nesil Dönüşüm

Çağrı merkezleri artık sadece müşteri hizmeti noktası değil; organizasyonların dijital dönüşüm ve operasyonel verimlilik odağı…

6 gün ago

Anthropic, Claude Code’un iç kaynak kodunu yanlışlıkla yayımladı

Yapay zeka şirketi Anthropic, yazılım geliştirme aracı Claude Code’a ait iç kaynak kodunun bir bölümünü…

6 gün ago

103. TRAI Meet-Up’ta “Fiziksel Dünyada Yapay Zeka”yı Konuştuk

2017 yılından bu yana her ayın üçüncü çarşambası düzenlediğimiz TRAI Meet-Up serisinin 103’üncüsünü, 25 Mart…

2 hafta ago

TRAI Ekosistemi Paydaş Haritası  Güncellendi

TRAI olarak ilk kez 2023 yılında yayımladığımız TRAI Ekosistemi Paydaş Haritası'nı 2026 verileriyle güncelledik. Yeni…

2 hafta ago