mshumer/gpt-prompt-engineer - GitHub 对比 GET3D | Nvidia
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mshumer/gpt-prompt-engineer - GitHub
什么是 mshumer/gpt-prompt-engineer - GitHub?
GitHub 存储库“mshumer/gpt-prompt-engineer”被设计为优化和简化 AI 模型提示工程过程的工具。通过有效利用 GPT-4 和 GPT-3.5-Turbo，它可以帮助用户根据定义的用例生成各种提示并测试其性能。该系统使用 ELO 评级系统对提示进行排名，允许用户识别最适合其需求的有效提示。对于希望增强与 AI 语言模型交互的开发人员和研究人员来说，该工具是一个福音，并且可以有益于跨各个领域的任务，包括内容创建、数据分析和 AI 应用程序的创新。
GET3D | Nvidia
什么是 GET3D | Nvidia?
GET3D 生成带纹理的 3D 网格资产，您可以直接将其导入渲染引擎，该模型仅通过 2D 图像集合进行训练。NVIDIA 研究人员开发它以输出具有几何形状和纹理的显式网格，而非需要自定义渲染器的神经辐射场。
当时大多数 3D 生成模型要么跳过纹理，要么限制固定拓扑结构，或者需要神经渲染管线来查看结果。GET3D 使用可微分的四面体行进算法（DMTet）加上对光栅化 RGB 图像和轮廓的对抗损失，因此输出的是标准的带纹理网格。权衡之处在于研究级访问：这是 NVIDIA 多伦多 AI 实验室在 NeurIPS 2022 发布的项目，而非带上传按钮的托管 SaaS。
该模型支持汽车、椅子、动物、摩托车、人物角色和建筑物。它还支持通过基于 CLIP 的微调进行文本引导的形状生成，类似于 StyleGAN-NADA，并且可以通过独立的潜在编码分离几何形状和纹理。
mshumer/gpt-prompt-engineer - GitHub 赞同数
GET3D | Nvidia 赞同数
mshumer/gpt-prompt-engineer - GitHub 顶级功能
提示生成： 利用 GPT-4 和 GPT-3.5-Turbo 创建潜在提示。
即时测试： 通过针对设定案例进行测试并分析性能来评估即时功效。
ELO 评级系统： 根据竞争表现对提示进行排名以确定有效性。
**分类版本：**专门用于将输出与预期结果相匹配的分类任务。
门键、权重和偏差集成： 提供可选的日志记录工具，用于详细的提示性能跟踪。
GET3D | Nvidia 顶级功能
输出可在标准渲染引擎中使用的明确纹理化3D网格
通过对RGB和轮廓的对抗损失，从2D图像集合中训练而成
生成汽车、椅子、动物、摩托车、人类和建筑物
通过分离的潜在编码解开几何和纹理
支持通过CLIP微调进行文本引导的形状生成
由NVIDIA、多伦多大学和Vector Institute在NeurIPS 2022发布
mshumer/gpt-prompt-engineer - GitHub 类别
- Model Generation
GET3D | Nvidia 类别
- Model Generation
mshumer/gpt-prompt-engineer - GitHub 定价类型
- Freemium
GET3D | Nvidia 定价类型
- Free