Shap-E, la nueva herramienta de OpenAI que crea modelos 3D a partir de textos

OpenAI, la empresa que desarrolló la popular herramienta ChatGPT, lanzó al público un nuevo modelo de inteligencia artificial (IA) capaz de crear prototipos en 3D a partir de una descripción escrita. Las características del denominado Shap-E tienen el potencial de cambiar el panorama de una variedad de industrias, entre ellas las de la arquitectura y el diseño de interiores.

"Cuando se entrenan en un gran conjunto de datos 3D y de texto emparejados, nuestros modelos resultantes son capaces de generar activos 3D complejos y diversos en cuestión de segundos", aseguran en un artículo sus creadores, Heewoo Jun y Alex Nichol.

Para demostrar el alcance de Shap-E, los investigadores compartieron en su informe varios ejemplos. Escribieron cosas como "una silla que luzca como un aguacate", un "pingüino", un "tazón de vegetales", un "avión que parezca un banano", entre otros, y compartieron las imágenes arrojadas por el sistema.  

Además de la rapidez de respuesta, las representaciones que ofrece cuentan con bordes más suaves, sombras más claras y están menos pixeladas que Point-E, el modelo antecesor. Además de no requerir de imágenes de referencia o representaciones gráficas, tiene una funcionalidad cada vez más avanzada y "alcanza calidades de muestra comparables o mejores a pesar de modelar una dimensión más alta", aseguran Jun y Nichol en su estudio.

Aunque Shap-E se encuentra todavía en etapa de investigación, ya ofrece a sus usuarios no solo la posibilidad de crear un objeto en 3D escribiendo un mensaje de texto, sino también la de exportarlos a otras aplicaciones e imprimirlos. En la actualidad, producir este tipo de objetos requiere experiencia en el uso de programas de 'software' especializados, pero la nueva herramienta simplificaría y aceleraría los procesos de producción de piezas, figuras y objetos.

No obstante, los expertos detrás de esta IA generativa advierten que, sin una validación o pruebas de seguridad adecuadas, la producción de objetos reales puede presentar riesgos latentes. "Esto podría ser potencialmente dañino cuando las muestras producidas no cumplen adecuadamente con el mensaje deseado", aseguran.