DataLearner logoDataLearnerAI
Latest AI Insights
Model Evaluations
Model Directory
Model Comparison
Resource Center
Tool Directory

加载中...

DataLearner logoDataLearner AI

A knowledge platform focused on LLM benchmarking, datasets, and practical instruction with continuously updated capability maps.

产品

  • Leaderboards
  • 模型对比
  • Datasets

资源

  • Tutorials
  • Editorial
  • Tool directory

关于

  • 关于我们
  • 隐私政策
  • 数据收集方法
  • 联系我们

© 2026 DataLearner AI. DataLearner curates industry data and case studies so researchers, enterprises, and developers can rely on trustworthy intelligence.

隐私政策服务条款
Page navigation
目录
Model catalogPoint-E
PO

Point-E

Point-E

Release date: 2022-12-16更新于: 2022-12-20 21:13:05.725524
Live demoGitHubHugging FaceCompare
Parameters
10.0亿
Context length
2K
Chinese support
Not supported
Reasoning ability

Data sourced primarily from official releases (GitHub, Hugging Face, papers), then benchmark leaderboards, then third-party evaluators. Learn about our data methodology

Point-E

Model basics

Reasoning traces
Not supported
Context length
2K tokens
Max output length
No data
Model type
基础大模型
Release date
2022-12-16
Model file size
4.6GB
MoE architecture
No
Total params / Active params
10.0B / N/A
Knowledge cutoff
No data
Inference modes
No mode data
Point-E

Open source & experience

Code license
No data
Weights license
No data
GitHub repo
GitHub link unavailable
Hugging Face
Hugging Face link unavailable
Live demo
No live demo
Point-E

Official resources

Paper
https://github.com/openai/point-e
DataLearnerAI blog
No blog post yet
Point-E

API details

API speed
No data
No public API pricing yet.
Point-E

Benchmark Results

No benchmark data to show.
Point-E

Publisher

OpenAI
OpenAI
View publisher details
Point-E

Model Overview

三维物体的生成(3D)其实是AR/VR领域一个非常重要的技术。但是,受限于算力和现有模型的限制,三维物体的生成相比较图像生成来说效率太低。目前,最好的图像生成模型在几秒钟就可以根据文字生成图像结果,但是3D物体的生成通常需要多个GPU小时才可以生成一个对象。为此,OpenAI在今天开源了一个速度极快的3D物体生成模型——Point-E,需要注意的是,这是今年来OpenAI罕见的源代码和预训练结果都开源的一个模型。


Point-E只需要1-2分钟即可生成一个3D对象。‘

Point-E模型首先使用文本到图像的扩散模型生成一个单一的合成视图,然后使用第二个扩散模型生成一个三维点云,该模型以生成的图像为条件。虽然该方法在采样质量方面仍未达到最先进的水平,但它的采样速度要快一到两个数量级。

DataLearner 官方微信

欢迎关注 DataLearner 官方微信,获得最新 AI 技术推送

DataLearner 官方微信二维码