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 Meet-Up #105’te Perakende ve Pazarlamada Yapay Zeka Ele Alındı

TRAI Meet-Up serimizin 105. etkinliğini, “Algoritmadan Sepete: Perakende ve Pazarlamada Yapay Zeka” başlığıyla gerçekleştirdik. TRAI Ekosistem Direktörü Betül…

6 gün ago

Yapay Zekanın Kararlarını Anlamak: Peki Ama Neden?

Yapay Zeka projelerinde ilk bakılan şey çoğu zaman performanstır. Doğruluk oranı kaç, F1 skoru ne…

1 hafta ago

Üretim ve Enerji Sektörlerinde Yapay Zeka Gündemi TRAI Çalışma Grubu’nda Ele Alındı

TRAI Yapay Zeka Üretim ve Enerji Çalışma Grubu çevrim içi toplantısı, 6 Mayıs’ta 148 katılımcıyla…

2 hafta ago

Yapay Zeka Girişimlerinde Yeni Eşik: Demo değil, Gerçek İş Etkisi

CB Insights, dünyanın en umut vadeden erken aşama yapay zeka şirketlerini belirlediği AI 100 2026…

2 hafta ago

TRAI Ekosistemi’ne Katılan 25 Yeni Girişimle Tanışın!

Türkiye Yapay Zeka İnisiyatifi olarak, 2017’den bu yana yürüttüğümüz haritalama çalışmasıyla Türkiye’de yapay zeka alanında…

2 hafta ago

Girişim Ekosisteminde Stratejik Nefes Darlığı

TRAI Ekosistem Direktörümüz Betül Kübra Ekinci, Türkiye girişimcilik ekosisteminde erken exit tartışmasını değerlendirirken, bu tabloyu…

4 hafta ago