Shap-e 的核心是利用复杂的扩散过程从文本提示或输入图像生成 3D 图像。该系统基于两阶段方法构建：首先，它训练一个将 3D 资源映射到隐式函数参数的编码器，然后在该编码器的输出上训练条件扩散模型。这种方法使 Shap-e 能够以惊人的速度和质量生成复杂多样的 3D 资源。
Shap-e 的主要优势之一是它能够以多种表示形式生成 3D 对象。该系统可以生成隐式函数的参数，这些参数可以渲染为纹理网格和神经辐射场 (NeRF)。这种输出格式的灵活性使 Shap-e 用途广泛，因为它可以满足 3D 建模和渲染领域内的不同需求和应用。
Shap-e 的文本转 3D 功能允许用户用自然语言描述对象，系统将生成相应的 3D 模型。此功能为快速原型设计、概念设计和创意探索开辟了新的可能性。艺术家和设计师无需大量 3D 建模技能即可快速将他们的想法变为现实。
Shap-e 的图像转 3D 功能同样令人印象深刻。通过提供 2D 图像作为输入，系统可以生成所描绘对象的 3D 表示。此功能在计算机视觉、增强现实和对象识别等领域具有潜在的应用，在这些领域，将 2D 信息转换为 3D 模型至关重要。
与该领域的先前模型相比，Shap-e 的性能尤其值得注意。据开发人员介绍，Shap-e 的收敛速度比 Point-E（一种基于点云的显式生成模型）更快，同时实现了相当或更好的样本质量。考虑到 Shap-e 建模的是更高维度、多表示的输出空间，这种效率尤其引人注目。
该系统的架构设计灵活且可扩展。研究人员和开发人员可以基于 Shap-e 框架创建专门的应用程序或进一步推进 AI 生成的 3D 内容领域。该项目的开源性质鼓励了人工智能和 3D 建模社区内的协作和创新。
Shap-e 的主要功能：
Shap-e 代表了 AI 生成的 3D 内容的重大进步，为创作者和研究人员提供了一个强大的工具，可探索 3D 建模和设计的新可能性。