初心者向け：3Dデザインの新たな可能性、OpenAIのShap-Eを試す

今回は OpenAI の sample_image_to_3d を試します。

3Dデザインやコンピューターグラフィックスというと、難しそうに聞こえるかもしれません。
しかし、その世界は OpenAIの新たなツール「Shap-E」によって、驚くべき進化を遂げています。

Shap-Eは、3Dの物体や風景をデジタルで作り出す新たな方法を提供します。
何がすごいのかというと、ある物体の「形」を多くの異なる視点から表示できる点です。

既存のツールで作成された3Dモデルは、限られた視点の提供しかできなかったのに対し、
Shap-E は、まるで本物のように見える3Dモデルを作ることが可能になります。

もちろんまだまだ実運用には耐えられないにしても、
導入は非常に簡単なので簡単なデモを作成したり、初期形状としての使用用途が考えられます。
必要な入力情報は画像のみです。

この記事では、Shap-Eの導入を解説します。
Colabですぐに実行できるノートブックはこちら。

からノートブックを開いてセルを順に実行するだけです。
途中のセルで画像のパスを指定する箇所があるので、そこは適宜ご調整ください。

以下は使用するコードについての簡単な説明です。

モジュールのインポート:
- torch: PyTorchというディープラーニングフレームワーク。
- sample_latents: shap-eパッケージの関数で、モデルから潜在ベクトルをサンプリング。
- diffusion_from_config: 設定から拡散プロセスを生成する関数。
- load_model, load_config: モデルと設定をロードする関数。
- create_pan_cameras, decode_latent_images, gif_widget: カメラの作成、潜在画像をデコード、GIF表示などの関数。
- load_image: 画像を読み込む関数。
デバイスの設定:
- torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'):
  利用可能な場合はGPUを使い、そうでなければCPUを使います。
  これは制御フロー文といって、ここではif文による条件分岐が行われています。
モデルと拡散プロセスのロード:
- モデルと拡散プロセスの設定をロードし、モデルと拡散プロセスを作成します。
潜在ベクトルのサンプリング:
- 指定された画像を使い、モデルから潜在ベクトルをサンプリングします。
潜在ベクトルのデコードと表示:
- 作成したカメラを使用して、各潜在ベクトルをデコードし、それらを画像として表示します。デコードとは潜在ベクトルから3Dオブジェクトを生成するプロセスを指します。