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Shap-E

von OpenAI · Lizenz: MIT · Kommerziell nutzbar

3D-Objektgenerierung aus Text oder Bildern

3.5 Gesamt
Verfügbare Größen: 300M

Was ist Shap-E?

Shap-E ist OpenAIs Open-Source-Modell zur Generierung von 3D-Objekten aus Textbeschreibungen oder Bildern. Das Modell erzeugt implizite 3D-Repräsentationen, die sowohl als Meshes als auch als Neural Radiance Fields (NeRFs) gerendert werden können. Im Gegensatz zum Vorgänger Point-E, der zunachst Punktwolken generiert, erzeugt Shap-E direkt parametrische 3D-Formen, was zu schnellerer Generierung und höherer Qualität fuehrt.

Das Modell wurde auf einem grossen Datensatz von 3D-Modellen und zugehoerigen Textbeschreibungen trainiert und kann in wenigen Sekunden ein 3D-Objekt erstellen. Die generierten Modelle lassen sich als OBJ- oder PLY-Dateien exportieren und in gängige 3D-Software importieren. Shap-E benötigt nur moderate Hardware - eine GPU mit 8 GB VRAM reicht für die meisten Generierungen.

Die MIT-Lizenz erlaubt den uneingeschraenkten kommerziellen Einsatz. Besonders interessant ist das Modell für Rapid Prototyping, Spieleentwicklung und AR/VR-Anwendungen. Die Qualität der generierten 3D-Objekte ist für einfache Formen überzeugend, bei komplexen Details jedoch noch begrenzt.

Die aktive Community entwickelt staendig Verbesserungen und Erweiterungen. Die Integration in bestehende 3D-Workflows ist dank der standardisierten Exportformate einfach. Für kleine Studios und Indie-Entwickler bietet Shap-E einen kostenlosen Einstieg in die KI-gestützte 3D-Generierung.

Die MIT-Lizenz erlaubt auch den kommerziellen Einsatz ohne jegliche Einschränkungen oder Gebühren.

Fähigkeiten-Matrix

Was kann Shap-E — und was nicht?

🇩🇪 Deutsch-Chat
🇬🇧 Englisch-Chat
🗣️ Multilingual
💻 Code-Generierung
🌍 Übersetzung
📋 Zusammenfassung
📄 RAG / Dokumente
🔧 Tool-Use / Function Calling
🌐 Browser-Automatisierung
👁️ Bildverständnis
3.5
🧮 Mathematik / Logik
✍️ Kreatives Schreiben
4.0

Hardware-Anforderungen

Größe Min. RAM Empf. VRAM CPU möglich? Quantisierung Empfohlene GPU
300M 8 GB 8 GB ✗ Nein fp32 RTX 3060 12GB

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Kompatibilität

Ollama
LM Studio
llama.cpp
vLLM
Open WebUI
Text Gen WebUI
Jan.ai

Bewertung

Output-Qualität ★★★☆☆ 3.0/5
Inference-Speed ★★★★☆ 4.5/5
RAM/VRAM-Effizienz ★★★★☆ 4.0/5

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