mshumer/gpt-prompt-engineer - GitHub vs GET3D | Nvidia

O repositório GitHub "mshumer/gpt-prompt-engineer" foi projetado como uma ferramenta para otimizar e agilizar o processo de engenharia imediata para modelos de IA. Ao utilizar efetivamente GPT-4 e GPT-3.5-Turbo, ele ajuda os usuários a gerar uma variedade de prompts com base em casos de uso definidos e a testar seu desempenho. O sistema classifica os prompts usando um sistema de classificação ELO, permitindo aos usuários identificar os mais eficazes para suas necessidades. Esta ferramenta é uma vantagem para desenvolvedores e pesquisadores que buscam aprimorar a interação com modelos de linguagem de IA e pode ser benéfica para tarefas em vários domínios, incluindo criação de conteúdo, análise de dados e inovação em aplicativos baseados em IA.

GET3D gera ativos de malha 3D texturizados que você pode importar diretamente em um motor de renderização, treinado apenas a partir de coleções de imagens 2D. Pesquisadores da NVIDIA o desenvolveram para produzir malhas explícitas com geometria e textura, não campos neurais de radiância que precisam de renderizadores personalizados para uso.

A maioria dos modelos generativos 3D na época ou ignorava texturas, restringia você a uma topologia fixa, ou exigia pipelines de renderização neural para visualizar os resultados. GET3D usa tetraedros diferenciáveis em marcha (DMTet) mais perdas adversariais em imagens RGB rasterizadas e silhuetas, então a saída é uma malha texturizada padrão. A compensação é o acesso em nível de pesquisa: este é um projeto do NVIDIA Toronto AI Lab apresentado no NeurIPS 2022, não um SaaS hospedado com botão de upload.

O modelo lida com carros, cadeiras, animais, motocicletas, personagens humanos e edifícios. Também suporta geração de formas guiadas por texto via ajuste fino baseado em CLIP, semelhante ao StyleGAN-NADA, e pode separar geometria de textura por meio de códigos latentes separados.