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OpenAI健身房注册缺少什么？

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Gym不知道你的环境，你需要通过导入来告诉Gym对于从RL Baselines3 Zoo运行的脚本，建议的方法似乎是在中导入自定义环境。您应该在该文件中附加以下内容然后，您需要在目录下的相关文件中为您在本例中使用的代理设置环境的超参数td3。您可以查看文件中的现有环境超参数，了解必须指定哪些超参数。然后可以像这样为环境设置超参数然而，您应该注意，根据Stable Baselines 3 documentation文档，td3不支持离散动作空间，因此即使在指定超参数后，培训也可能失败您可能需要尝试不同的算法，步骤应与上述步骤相同。只需在运行时指定不同的算法，并确保在目录下的相关文件中指定超参数

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OpenAI发布了Point-E，这是一款机器学习系统，可以根据文本提示快速创建3D图像

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总部位于旧金山的OpenAI公司的一组研究人员宣布开发了一种机器学习系统，该系统可以比其他系统更快地从文本中创建3D图像。该小组在arXiv预印本服务器上发表了一篇论文，描述了他们的新系统Point-E。 在过去的一年里，有几个团队已经发布了可以根据文本提示生成3d模型图像的产品或系统，例如，“红色地板上的蓝色椅子”或“一个戴着绿色帽子骑着紫色自行车的小男孩”。这样的系统通常由两部分组成。第一个人阅读文章并试图理解它。第二组经过网络搜索训练，呈现出所需的图像。 由于任务的复杂性，这些系统可能需要很长时间才能返回模型，从几小时到几天不等。在这项新的研究中，研究人员建立了一个类似的系统，可以在几分钟内返回结果，尽管他们很容易承认，结果“在样本质量方面低于最先进的水平”。 为了更快地创建图像，研究人员采用了一种与其他方法有些不同的方法。他们的系统甚至不能产生传统意义上的图像。相反，它会生成点云，当这些点云一起观察时，就像想要的图像。该团队采用这种方法是因为生成点云比生成实际图像容易得多。为了创建结果，系统将找到的图像路由到他们开发的另一个人工智能系统，该系统将接收到的图像转换为网格，从而生成目标物体的3D点云模型。 系统的第一部分由两个模块组成――第一部分将文本转换为图像概念，第二部分查找用于生成通用图像的图像。在操作上，该系统的运行方式与其他同类系统非常相似――用户输入一个描述性文本提示，系统返回一个图像模型。他们指出，虽然视觉质量无法与其他系统相比，但它可能更适合于其他应用，比如通过3D打印机制造现实世界中的物体。 研究人员已经使该系统开放访问――希望使用它的用户可以访问GitHub上的代码。更多信息:Alex Nichol等人，Point- e:从复杂提示生成3D点云的系统，arXiv(2022)。DOI: 10.48550/ arXiv .2212.08751 ?2022科学X网络 引用: OpenAI发布Point-E，这是一款机器学习系统，可以从文本prom中快速创建3D图像 pt(2022, 12月21日)检索到2022年12月21日从https://techxplore.com/news/2022-12-openai-point-e-machine-quickly-3d.html此文档 作品受版权保护。除为私人学习或研究目的而进行的公平交易外，未经书面许可，不得转载任何部分。的有限公司 Ntent仅供参考之用。