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独自のレゴデザインの「ChatGpt」であるLegogptに会います

カスタムレゴデザインの「ChatGpt」であるLegogptに会います テキストプロンプトを使用して、ユーザーは独自のビルド可能を生成できます レゴ のデザイン Openai's legogptとのchatgpt。カーネギー・メロン大学の研究者によって設計され、物理的に安定したレゴを生産することができます レンガ テキスト入力に基づくモデル。 ai 言語モデルは、記述キャプションとペアになったLEGO構造のデータセットを使用します。次のトークン予測を使用して、個々のレゴレンガをどこに配置するかを予測します。結果が得られた後、ユーザーは「設計計画」に従って、既存のレンガを使用して生成されたモデルの構築を開始するか、デザイン用のカスタムレンガを作成します。 LegoGPTは、有効性チェックを使用して、各レゴブリックが適切な場所にあることを確認します。 stabletext2legoと呼ばれるlegogptをトレーニングするために使用されるchatgptのようなデータセットには、47,000を超えるレゴ構造が含まれています。これらは28,000を超える3Dオブジェクトを表します。次に、各構造には、自然言語のモデルを説明するキャプションが付いています。 LEGOのChatGptには、テキストプロンプトに基づいてまだ構築可能な構造に色と表面テクスチャを割り当てる機能も含まれています。研究者が指摘した別の機能は、プロジェクトが人間または ロボット （アーム）。 カーネギーメロン大学の研究者の厚意によりすべての画像 研究者は、実際のレンガモデルを「デジタル」形式に変換します LEGOのChatGptは、研究者が実際のモデルをデジタル形式に変換してスキャンすると、コンピューターが分析して保存できるようになります。各デザインを一連のテキストトークンに変えることでこれを行います。基本的に、これらは詩のスタンザのように下から上に注文された各レゴブリックの書面による説明です。次に、これらのシーケンスは、モデルが表すものの説明と組み合わせます。これにより、トレーニングデータセットが形成され、レゴブリックレイアウトを予測する方法を言語モデルに教えるために使用されます。 ユーザーがLEGOGPTにプロンプトを与えると、モデルの1つのレンガの構築を一度に作成し始めます。各レンガを配置した後、レンガが有効であるかどうかをチェックし、他の人と重複せず、構造の残りの部分に適合します。これは、システムが異なる構造を生成する位相であり、各変動は安定性分析を通過します。このため、LEGOのChatGptは、弱い部品など、データセットから物理的に「安定していない」デザインを削除します。完全なデータセット、訓練を受けたモデル、およびレゴグプトのソースコードは、公開およびダウンロードに利用できます。 研究者 - Ava Pun、Kangle Deng Deng Liu、Deva Ramanan、Chantiki、およびCarnegi Milloni UniversityのJun -Ya Zhuで構成されています デモサイト ユーザーが試してみることができます。AI言語モデルは、記述キャプションとペアになったLEGO構造のデータセットを使用しますテキストプロンプト使用：ビンテージの花のタペストリーと深い赤と金のソファユーザーは「設計計画」に従って、既存のレンガを使用して生成されたモデルの構築を開始するだけです ユーザーは、独自のビルド可能なレゴデザインを生成できます。 LEGOGPTは、カスタムレゴデザインのChatGptで、独自のモデルを構築する方法をユーザーに示しています #独自のレゴデザインのChatGptであるLegogptに会います