? 环境搭建：从依赖安装到模型下载
要使用 Shap-E 生成 NeRF 和纹理网格，第一步是搭建好运行环境。这里咱们以 Google Colab 为例，因为它提供免费的 GPU 资源，对新手特别友好。你得先创建一个新的 Colab 笔记本，然后在第一个单元格里输入克隆 Shap-E 仓库的命令：
git clone https://github.com/openai/shap-e。等仓库克隆完成，进入项目目录，用%cd shap-e命令切换路径，再执行pip install -e .安装依赖包。这一步可能会花点时间，你可以喝杯咖啡稍等片刻。安装好依赖后，还得启用 GPU 加速。点击 Colab 顶部的 “运行时” 菜单，选择 “更改运行时类型”，在弹出的对话框里把 “硬件加速器” 选为 “GPU”。这样生成模型的速度能提升不少，原本可能要等半小时的任务，现在几分钟就能搞定。要是你在本地运行，记得提前安装好 PyTorch 和 CUDA，具体版本可以参考项目的
requirements.txt文件。? 核心代码解析：从文本到 3D 模型的魔法
环境搭好后，就可以开始写代码生成模型了。咱们先导入必要的库，像
torch、shap_e.diffusion.sample里的sample_latents，还有shap_e.util.notebooks里的decode_latent_mesh这些都得用上。然后设置设备，如果有 CUDA 可用就用 GPU，否则用 CPU。接着加载模型，这里需要加载transmitter和text300M两个模型，它们分别负责将潜变量转换为隐式表示和处理文本输入。设置生成参数的时候，
prompt就是你想要生成的 3D 模型的描述，比如 “a shark”。guidance_scale控制文本对生成结果的影响程度，数值越大，生成的模型就越贴近你的描述，但可能会牺牲一些多样性，一般建议设为 15 左右。size是渲染尺寸，数值越大，模型细节越丰富，但生成时间也会变长，新手可以先从 64 开始试试。生成潜变量是整个过程的核心，调用
sample_latents函数就能得到模型的潜变量。然后根据你想要的渲染模式（nerf或stf）创建摄像机配置，用decode_latent_images函数渲染成动画，或者用decode_latent_mesh保存为 OBJ 文件。要是你想生成更高精度的模型，把size参数调大就行，比如设为 256，但这时候可能需要更强的 GPU 支持。? 进阶技巧：参数调优与多模态输入
想让生成的模型更符合预期，调整参数是关键。除了前面提到的
guidance_scale和size，batch_size也很重要。它决定了一次生成多少个模型，数值越大，占用的显存越多。如果你的 GPU 显存不够，可以把batch_size设为 1。karras_steps控制扩散模型的去噪步数，步数越多，模型细节越好，但时间也会增加，默认 64 步通常能平衡质量和速度。Shap-E 不仅支持文本输入，还能处理图像。要是你想用图像生成 3D 模型，得先把图像处理成透明背景的 PNG 格式，然后用
sample_image_to_3d.ipynb里的代码。具体步骤和文本生成类似，只是model_kwargs里要传入图像数据。需要注意的是，图像生成对输入质量要求比较高，背景一定要干净，否则可能会影响生成效果。?️ 模型渲染与后处理：从 NeRF 到纹理网格
生成的潜变量可以渲染成 NeRF 或纹理网格。NeRF 适合生成逼真的 3D 场景，而纹理网格更适合在 3D 软件中编辑。如果你选择
render_mode='nerf'，生成的动画会展示模型的不同视角；如果选'stf'，则会生成带有纹理的网格。生成的 OBJ 文件可以用 Blender 打开，进行进一步的编辑，比如添加材质、调整颜色等。在 Blender 里，你可以导入生成的 OBJ 文件，然后在 “材质” 面板里添加新材质，把纹理图片贴上去。要是模型有破面或不平整的地方，可以用 “网格修复” 工具进行处理。另外，你还能给模型添加灯光和摄像机，渲染出更逼真的效果图。如果你想把模型用于 3D 打印，记得把模型导出为 STL 格式，并检查模型的壁厚是否符合打印要求。
? 常见问题与解决方案
在使用 Shap-E 的过程中，可能会遇到一些问题。比如安装依赖时出错，这时候可以检查一下是不是网络问题，或者
requirements.txt文件里的包版本是否兼容。如果生成的模型质量不高，可以尝试调整guidance_scale和karras_steps参数，或者换一个更具体的文本提示。要是遇到显存不足的情况，可以降低batch_size或size参数，或者关闭其他占用显存的程序。还有一种情况，生成的模型可能和预期相差较大。这时候可以尝试多次生成，因为 Shap-E 每次生成的结果都有一定的随机性。你还可以参考官方示例中的提示，学习如何描述物体的特征，比如 “a red chair with wooden legs” 就比 “a chair” 更具体，生成的模型也会更符合你的想象。
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