Github 12k star ,Shap‑E 深度解析：秒生成 3D 模型，一文掌握应用与技巧

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你是否曾为制作 3D 模型耗费大量时间？是否期待能“一句描述”生成逼真的 3D 对象？ OpenAI 的 Shap‑E 正是一款能在数秒内将文本或图片转为 3D 模型的黑科技，GitHub 上已有 12,000+ 🌟

项目简介

Shap‑E：Generates 3D objects conditioned on text or images

这是 OpenAI 发布的开源项目，支持从文本提示或输入图片生成两种类型的 3D 输出：

• 隐式函数表示 → 可导出为 NeRF（Neural Radiance Field） 或 带纹理的 Mesh 。

官方提供 sample_text_to_3d.ipynb 和 sample_image_to_3d.ipynb 两个 notebook，新手几分钟即可上手。

痛点场景

• 传统建模耗时：使用 Blender、Maya 等工具建模需多日精细操作，专业技能门槛高。

• 资源依赖重：高质量手工建模或商用模型购买成本高。

• 效率瓶颈显著：需求快速迭代的场景如游戏原型、广告广告素材、3D 打印原型等，需要更快捷高效工具。

• 表达受限：无法用一句话快速表达三维创意想法，沟通成本高。

Shap‑E 能秒级生成 3D 模型，填补了从创意到视觉表达的空白。

核心功能一览

功能	描述
文本转 3D	输入简单提示（如 “a chair that looks like an avocado”），几秒钟输出可视化模型
图像转 3D	给定一张图片（尽量去除背景），生成对应 3D 模型 mesh 或 NeRF
隐式函数建模	使用 encoder + diffusion 双阶段机制，直接生成隐式函数参数
Mesh & NeRF	输出 textured mesh（.stl/.ply）及 NeRF 参数，方便渲染与编辑
快速收敛	文本输入只需 ~13 秒，图像输入约 1 分钟；远快于 DreamFusion、CLIP‑Mesh 等
API+本地运行	支持 Hugging Face diffusers 接口，且模型与代码开源，方便研究和集成

技术架构

架构图

技术优势

技术组件	作用	优势
编码器（Encoder）	从输入（文本/图片）得到 INR 参数	支持混合多模态输入
隐式函数（INR）	表示三维对象与纹理	高细节、可导出
条件扩散模型	根据 INR 参数生成结构与纹理	收敛快速、表现丰富
Mesh + NeRF 输出	精细渲染、三维交互支持	灵活多用

使用演示

🚀 快速安装

git clone https://github.com/openai/shap-e.git
cd shap-e
pip install -e .

无需 API key，即刻使用本地或 GPU 环境运行。

🧪 文本生成模型（Colab 示例）

from diffusers import ShapEPipeline
pipe = ShapEPipeline.from_pretrained("openai/shap-e").to("cuda")
outputs = pipe(
    "a green boot",
    guidance_scale=15,
    num_inference_steps=64,
    size=256,
)
outputs.images[0].save("boot.gif")

如上仅需几十秒生成可视化动画 GIF。

应用场景

• 3D 打印原型：快速输出可打印模型，降低打印迭代成本。

• 游戏美术原型：快速生成多样物件概念。

• 内容创作：广告、可视化、艺术创作快速输出。

• 工业建模：产品初步结构或概念表达。

• 教育科研：教学、研究内容的三维呈现。

同类项目对比与优势

项目	表现	速度	输出格式	技术优势
Shap‑E	中等偏上，具纹理	文本 ~13s，图像 ~60s	Mesh + NeRF	快速、双模态、可本地使用
Point‑E	粗糙点云	几分钟	点云 + mesh 转化	早期版本，非隐式建模
DreamFusion	高质量	~12 小时	NeRF	精细，但耗时极高
CLIP‑Mesh	中等	~17 分钟	Mesh	较慢，依赖优化
Magic3D 等	高质量	数小时以上	NeRF/mesh	高质量但训练时间长

Shap‑E 综合稳定性与速度优势明显。

项目总结

Shap‑E 是一款革命性的文本/图像 → 3D 模型工具，具备：

• 秒级输出速度

• 双模态支持（文本+图）

• Mesh + NeRF 输出格式

• 开源、可本地使用，无 API key 限制

适用于快速原型、内容创作、教学展示等多种场景。

📌 收藏与即刻使用：强力推荐动手体验！

同类项目

• Point‑E：OpenAI 早期点云模型，适合点云快速生成与 mesh 转化。

• DreamFusion：高质量 NeRF 模型，但耗时，适合追求细节需求。

• Magic3D / Dream3D：视觉质量高，但适合有高算力资源的应用。

• Shap‑MeD：医学专用 3D 建模扩展，基于 Shap‑E 微调，适用于生物医学领域 。

项目地址

https://github.com/openai/shap-e