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研究人员展示了3D-GPT，这是一种通过提示和搅拌器生成3D世界的AI模型。
该团队将 3D-GPT 视为对经典程序方法的潜在支持，这些方法通过可自定义的参数和基于规则的系统生成 3D 内容。
相反，3D-GPT使用OpenAI的大型语言模型来解释自然人类语言指令，以便生成3D程序。
3D-GPT 依赖于聊天机器人代理和搅拌机
为此，AI 系统将复杂的建模任务划分为由 AI 代理处理的较小组件。任务调度代理知道过程生成系统中的所有可用功能，并根据命令提示符映射它们。
此信息将传递给其他代理。
概念化代理的任务是检测和纠正原始文本中缺失的细节和不准确之处。树的花朵应该是什么颜色？它们是哪些树，树枝有多长？
因此，代理将必要的细节添加到人类给出的描述中。
然后将所有信息传递给建模代理，建模代理从高级命令提示符、相关函数和工具功能文档编写 Python 代码，该文档直接控制 3D 软件，从而生成 3D 内容。
3D GPT 展示了 AI 在 3D 开发中的潜力
通过几个例子，研究人员表明，该方法可以通过程序生成实现精确控制。这可以显著减少工作量，因为不再需要手动定义许多参数。
然而，这种对程序渲染算法的依赖也是3D GPT的一个限制，该团队写道。因此，某些建模类别（例如头发或毛皮）的潜力是有限的。
此外，3D-GPT 还无法控制 3D 软件的一些高级功能，因此操纵分支或混合颜色和纹理仍然是一个挑战。
更多信息和代码可以在 3D-GPT 项目页面上找到。