# Shap-E

<DocNotebookDropdown
  classNames="absolute z-10 right-0 top-0"
  options={[
    {label: "Mixed", value: "https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/main/diffusers_doc/ko/shap-e.ipynb"},
    {label: "PyTorch", value: "https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/main/diffusers_doc/ko/pytorch/shap-e.ipynb"},
    {label: "TensorFlow", value: "https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/main/diffusers_doc/ko/tensorflow/shap-e.ipynb"},
    {label: "Mixed", value: "https://studiolab.sagemaker.aws/import/github/huggingface/notebooks/blob/main/diffusers_doc/ko/shap-e.ipynb"},
    {label: "PyTorch", value: "https://studiolab.sagemaker.aws/import/github/huggingface/notebooks/blob/main/diffusers_doc/ko/pytorch/shap-e.ipynb"},
    {label: "TensorFlow", value: "https://studiolab.sagemaker.aws/import/github/huggingface/notebooks/blob/main/diffusers_doc/ko/tensorflow/shap-e.ipynb"},
]} />

Shap-E는 비디오 게임 개발, 인테리어 디자인, 건축에 사용할 수 있는 3D 에셋을 생성하기 위한 conditional 모델입니다. 대규모 3D 에셋 데이터셋을 학습되었고, 각 오브젝트의 더 많은 뷰를 렌더링하고 4K point cloud 대신 16K를 생성하도록 후처리합니다. Shap-E 모델은 두 단계로 학습됩니다:

1. 인코더가 3D 에셋의 포인트 클라우드와 렌더링된 뷰를 받아들이고 에셋을 나타내는 implicit functions의 파라미터를 출력합니다.
2. 인코더가 생성한 latents를 바탕으로 diffusion 모델을 훈련하여 neural radiance fields(NeRF) 또는 textured 3D 메시를 생성하여 다운스트림 애플리케이션에서 3D 에셋을 더 쉽게 렌더링하고 사용할 수 있도록 합니다.

이 가이드에서는 Shap-E를 사용하여 나만의 3D 에셋을 생성하는 방법을 보입니다!

시작하기 전에 다음 라이브러리가 설치되어 있는지 확인하세요:

```py
# Colab에서 필요한 라이브러리를 설치하기 위해 주석을 제외하세요
#!pip install -q diffusers transformers accelerate trimesh
```

## Text-to-3D

3D 객체의 gif를 생성하려면 텍스트 프롬프트를 `ShapEPipeline`에 전달합니다. 파이프라인은 3D 객체를 생성하는 데 사용되는 이미지 프레임 리스트를 생성합니다.

```py
import torch
from diffusers import ShapEPipeline

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

pipe = ShapEPipeline.from_pretrained("openai/shap-e", torch_dtype=torch.float16, variant="fp16")
pipe = pipe.to(device)

guidance_scale = 15.0
prompt = ["A firecracker", "A birthday cupcake"]

images = pipe(
    prompt,
    guidance_scale=guidance_scale,
    num_inference_steps=64,
    frame_size=256,
).images
```

이제 `export_to_gif()` 함수를 사용하여 이미지 프레임 리스트를 3D 객체의 gif로 변환합니다.

```py
from diffusers.utils import export_to_gif

export_to_gif(images[0], "firecracker_3d.gif")
export_to_gif(images[1], "cake_3d.gif")
```

<div class="flex gap-4">
  <div>
    <img class="rounded-xl" src="https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/diffusers-images/resolve/main/shap_e/firecracker_out.gif"/>
    <figcaption class="mt-2 text-center text-sm text-gray-500">prompt = "A firecracker"</figcaption>
  </div>
  <div>
    <img class="rounded-xl" src="https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/diffusers-images/resolve/main/shap_e/cake_out.gif"/>
    <figcaption class="mt-2 text-center text-sm text-gray-500">prompt = "A birthday cupcake"</figcaption>
  </div>
</div>

## Image-to-3D

다른 이미지로부터 3D 개체를 생성하려면 `ShapEImg2ImgPipeline`을 사용합니다. 기존 이미지를 사용하거나 완전히 새로운 이미지를 생성할 수 있습니다. [Kandinsky 2.1](../api/pipelines/kandinsky) 모델을 사용하여 새 이미지를 생성해 보겠습니다.

```py
from diffusers import DiffusionPipeline
import torch

prior_pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained("kandinsky-community/kandinsky-2-1-prior", torch_dtype=torch.float16, use_safetensors=True).to("cuda")
pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained("kandinsky-community/kandinsky-2-1", torch_dtype=torch.float16, use_safetensors=True).to("cuda")

prompt = "A cheeseburger, white background"

image_embeds, negative_image_embeds = prior_pipeline(prompt, guidance_scale=1.0).to_tuple()
image = pipeline(
    prompt,
    image_embeds=image_embeds,
    negative_image_embeds=negative_image_embeds,
).images[0]

image.save("burger.png")
```

치즈버거를 `ShapEImg2ImgPipeline`에 전달하여 3D representation을 생성합니다.

```py
from PIL import Image
from diffusers import ShapEImg2ImgPipeline
from diffusers.utils import export_to_gif

pipe = ShapEImg2ImgPipeline.from_pretrained("openai/shap-e-img2img", torch_dtype=torch.float16, variant="fp16").to("cuda")

guidance_scale = 3.0
image = Image.open("burger.png").resize((256, 256))

images = pipe(
    image,
    guidance_scale=guidance_scale,
    num_inference_steps=64,
    frame_size=256,
).images

gif_path = export_to_gif(images[0], "burger_3d.gif")
```

<div class="flex gap-4">
  <div>
    <img class="rounded-xl" src="https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/diffusers-images/resolve/main/shap_e/burger_in.png"/>
    <figcaption class="mt-2 text-center text-sm text-gray-500">cheeseburger</figcaption>
  </div>
  <div>
    <img class="rounded-xl" src="https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/diffusers-images/resolve/main/shap_e/burger_out.gif"/>
    <figcaption class="mt-2 text-center text-sm text-gray-500">3D cheeseburger</figcaption>
  </div>
</div>

## 메시 생성하기

Shap-E는 다운스트림 애플리케이션에 렌더링할 textured 메시 출력을 생성할 수도 있는 유연한 모델입니다. 이 예제에서는 🤗 Datasets 라이브러리에서 [Dataset viewer](https://huggingface.co/docs/hub/datasets-viewer#dataset-preview)를 사용해 메시 시각화를 지원하는 `glb` 파일로 변환합니다.

`output_type` 매개변수를 `"mesh"`로 지정함으로써 `ShapEPipeline`과 `ShapEImg2ImgPipeline` 모두에 대한 메시 출력을 생성할 수 있습니다:

```py
import torch
from diffusers import ShapEPipeline

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

pipe = ShapEPipeline.from_pretrained("openai/shap-e", torch_dtype=torch.float16, variant="fp16")
pipe = pipe.to(device)

guidance_scale = 15.0
prompt = "A birthday cupcake"

images = pipe(prompt, guidance_scale=guidance_scale, num_inference_steps=64, frame_size=256, output_type="mesh").images
```

메시 출력을 `ply` 파일로 저장하려면 `export_to_ply()` 함수를 사용합니다:

> [!TIP]
> 선택적으로 `export_to_obj()` 함수를 사용하여 메시 출력을 `obj` 파일로 저장할 수 있습니다. 다양한 형식으로 메시 출력을 저장할 수 있어 다운스트림에서 더욱 유연하게 사용할 수 있습니다!

```py
from diffusers.utils import export_to_ply

ply_path = export_to_ply(images[0], "3d_cake.ply")
print(f"Saved to folder: {ply_path}")
```

그 다음 trimesh 라이브러리를 사용하여 `ply` 파일을 `glb` 파일로 변환할 수 있습니다:

```py
import trimesh

mesh = trimesh.load("3d_cake.ply")
mesh_export = mesh.export("3d_cake.glb", file_type="glb")
```

기본적으로 메시 출력은 아래쪽 시점에 초점이 맞춰져 있지만 회전 변환을 적용하여 기본 시점을 변경할 수 있습니다:

```py
import trimesh
import numpy as np

mesh = trimesh.load("3d_cake.ply")
rot = trimesh.transformations.rotation_matrix(-np.pi / 2, [1, 0, 0])
mesh = mesh.apply_transform(rot)
mesh_export = mesh.export("3d_cake.glb", file_type="glb")
```

메시 파일을 데이터셋 레포지토리에 업로드해 Dataset viewer로 시각화하세요!

<div class="flex justify-center">
    <img class="rounded-xl" src="https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/diffusers/3D-cake.gif"/>
</div>


<EditOnGithub source="https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/docs/source/ko/using-diffusers/shap-e.md" />