Shap-E, la nueva herramienta de OpenAI que genera modelos 3D partiendo de texto | Noticias de México

OpenAI, la empresa que generó la popular herramienta ChatGPT, ha lanzado al público un nuevo modelo de inteligencia artificial (AI) que puede crear prototipos 3D a partir de una descripción escrita. Las características del llamado Shap-E tienen el potencial de cambiar el panorama en una variedad de industrias, incluida la arquitectura y el diseño de interiores.

“Cuando se entrenan en un gran conjunto de datos 3D y de texto emparejados, nuestros modelos resultantes son capaces de generar activos 3D complejos y diversos en cuestión de segundos”, dicen sus creadores, Heewoo Jun y Alex Nichol, en un artículo.

Para revelar el alcance de forma-E, los investigadores compartieron en su informe algunos ejemplos. Escribieron cosas como “una silla que parece un aguacate”, un “pingüino”, un “plato de verduras”, un “avión que parece un plátano”, entre otros, y Los dieron a conocer en imágenes arrojadas por el sistema.

Además de la velocidad de respuesta, las representaciones que proporciona bordes más suaves, sombras más claras y está menos pixelada que Point-E, el modelo predecesor. Del mismo modo, no requiere imágenes de referencia o representaciones gráficas, tiene una funcionalidad cada vez más avanzada y “logra calidades de muestra comparables o mejores a pesar de modelar una dimensión más alta”, comentaron Jun y Nichol en su estudio.

Aunque Shap-E se encuentra en la etapa de investigación, ya brinda a sus usuarios no solo la capacidad de crear un objeto 3D escribiendo un mensaje de texto, sino también para exportarlos a otras aplicaciones e imprimirlos, indica RT. Actualmente producir este tipo de objetos requiere experiencia en el uso de programas de ‘software’ especializados, pero la nueva herramienta simplificaría y agilizaría los procesos de producción de piezas, figuras y objetos.

Sin embargo, los expertos detrás de esta IA generativa advierten que sin una validación o pruebas de seguridad adecuadas, la producción de objetos reales puede tener algunos riesgos. “Esto podría ser potencialmente dañino cuando las muestras producidas no transmiten adecuadamente el mensaje deseado”, concluyeron.