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由于机器学习技术的快速发展，近年来 3D 建模和设计领域取得了重大进展。 OpenAI 推出了一个名为 Shap-E 的新工具，它使用隐式函数来高效地生成 3D 资产。 在这篇博文中，我们将探索 Shap·E 背后的方法，并分享 OpenAI 提供的代码供你亲自尝试。

1、背景

传统的 3D 生成模型产生单一的输出表示，但 Shap·E 旨在同时生成纹理网格和神经辐射场。 这是通过利用隐式神经表征 (INR) 实现的，INR 将 3D 坐标映射到特定于位置的信息，例如密度和颜色。

Shap·E 模型的训练分为两个阶段：首先，训练基于 Transformer 的编码器，将 3D 资产映射到隐函数的参数中； 其次，在编码器的输出上训练条件扩散模型。

2、隐函数的威力

Shap-E 专注于用于 3D 表示的两种类型的 INR：神经辐射场 (NeRF) 和符号距离函数和纹理场 (STF)。 NeRF 将 3D 场景表示为将坐标和观察方向映射到密度和 RGB 颜色的函数，而 STF 生成符号距离和纹理颜色。 这些 INR 无需大量手动工作即可生成详细的 3D 模型。

3、Shap-E的好处

当在配对的 3D 和文本数据的大型数据集上进行训练时，Shap-E 可以在几秒钟内生成复杂多样的 3D 资产。 与 Point-E 等显式生成模型相比，它可以更快地收敛并实现可比或更优的样本质量，同时还提供多表示输出空间。 Shap·E 是一款非常强大的工具，适用于想要轻松创建详细 3D 模型的艺术家、设计师和开发人员。

4、 Shap-E在医学成像中的应用

Shap-E 能够快速高效地生成复杂的 3D 资产，可以通过多种方式对医学成像非常有益：

  • 增强的可视化：Shap-E 可以从医学扫描（如 CT 或 MRI 扫描）中生成高质量、详细的 3D 模型，为医疗专业人员提供更好的解剖可视化，从而改进诊断和治疗计划。
  • 个性化模型：通过根据患者的医学图像生成患者器官、骨骼或组织的准确 3D 模型，医疗保健专业人员可以制定个性化治疗计划，从而更好地为患者提供护理并改善手术效果。
  • 医学教育和培训：Shap-E 可用于为医学教育目的创建逼真的 3D 模型。 这些模型可以帮助学生和专业人员了解复杂的解剖结构，并通过模拟和虚拟现实环境提高他们执行程序或手术的技能。
  • 手术计划和患者沟通：Shap-E 生成的 3D 模型可用于计划手术，帮助外科医生确定特定手术的最佳方法。 此外，这些模型可以在患者咨询期间用作视觉辅助工具，从而能够更清晰地传达有关诊断、治疗和潜在结果的信息。
  • 假肢和植入物：Shap-E 可以协助设计和生产定制的假肢和植入物，确保为患者提供更好的贴合度和舒适度，最终改善功能和生活质量。
  • 加速研究：通过生成精确的生物结构 3D 模型，Shap·E 可以促进药物开发、疾病建模和理解复杂生理过程等领域的医学研究。

总之，Shap-E 工具可以通过提供准确、详细和个性化的 3D 模型在增强医学成像方面发挥重要作用。 这些模型可以改善可视化、教育、手术计划和患者护理，同时还可以加速各个医学领域的研究。

5、Shap-E实践

我使用了 OpenAI 存储库提供的原始notebook，并进行了增强以方便在 Google Colab 中安装和执行。 此修改解决了在本地机器上遇到的常见安装问题，并利用了 Colab 强大的 GPU 支持。 改编后的示例可以直接在此处的仓库中找到。

还有使用 trimesh 将 PLY 转换为 STL 的部分。

import trimesh

# Load the PLY file
input_ply_file = 'test_outputs/heart_mesh_0.ply'
mesh = trimesh.load_mesh(input_ply_file)

# Convert the mesh to an STL file
output_stl_file = 'output_file.stl'
mesh.export(output_stl_file, file_type='stl')

6、结束语

Shap·E 是一种改变游戏规则的工具，它结合了尖端的机器学习技术来彻底改变创建 3D 资产的过程。 凭借其创新方法，它提供了一种高效且用户友好的方式来为各种应用程序生成高质量的 3D 模型。 通过共享 OpenAI 提供的代码，我们希望你能受到启发，尝试使用这个强大的工具，并在 3D 建模和设计领域开启新的可能性。

原文链接：Shap-E for Medical Imaging

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