Point·E

✓ geprüft, Sync 2026-08-20

11 Prüftermine verzeichnet, zuletzt 2026-11-02 (hat geantwortet).

Community-Scorenoch nicht bewertet

Indexiert seit2026-08-20

Beobachtungs-Datensatz.

Was wir selbst geprüft haben, mit Datum: kein Anbieter-Text, keine Bewertung.

Adress-Sicherheit: niedrig. Die hinterlegte URL entspricht möglicherweise nicht Point·Es eigener Domain (z. B. ein Marktplatz- oder geparkter Host). Die folgenden Daten beschreiben Prüfungen dieser URL; die Zuordnung zu Point·E ist damit unsicher.

Zuletzt geprüft 2026-11-02

Ergebnis: hat geantwortet.

Geprüft an 11 unterschiedlichen Daten, seit 2026-08-30. Nach den eigenen Daten dieses Eintrags im Schnitt alle 6,4 Nächte geprüft.

2026-11-022026-10-272026-10-212026-10-152026-10-092026-10-032026-09-272026-09-212026-09-152026-09-032026-08-30

Was das bedeutet: die 3-Miss-Regel markiert einen Eintrag erst als eingestellt, nachdem drei aufeinanderfolgende Prüfungen fehlgeschlagen sind; eine Bot-Sperre zählt dabei nicht als Fehlschlag. Methodik

Preisverlauf.

bei jedem Sync automatisch verglichen: das Changelog, das andere Verzeichnisse nicht führen

Der Preis wurde zuletzt am 2026-08-30 geprüft, keine Änderung seitdem festgestellt.

Keine freigegebenen Preisereignisse verzeichnet

Keine freigegebene Preisänderung liegt vor.

Was es tut.

Aus dem Englischen übersetzt · Originaltext: Englisch

Point-E von OpenAI ist ein KI-Tool zur Synthese von 3D-Modellen aus Punktwolken. Es verwendet einen Diffusionsalgorithmus, um Punktwolken in 3D-Modelle zu verwandeln und ist darauf ausgelegt, detaillierte, realistische Modelle zu erstellen. Point-E ist als Open-Source-Projekt auf GitHub verfügbar und wird unter der MIT-Lizenz veröffentlicht. Es verwendet eine Vielzahl von Tools und Paketen wie GitHub Actions und Codespaces, um Workflows zu automatisieren und sofortige Entwicklungsumgebungen zu erstellen. Es verfügt auch über eine Vielzahl von Funktionen wie Code-Review und Issue-Tracking, um sicherzustellen, dass Code von hoher Qualität und effizient ist. Point-E enthält auch eine Model-Card zur Beschreibung des für die Synthese verwendeten Modells und eine setup.py zur Installation des Pakets. Um Point-E zu verwenden, können Benutzer das Repository über HTTPS, GitHub CLI oder SVN klonen und GitHub Desktop, Xcode oder Visual Studio Code starten, um loszulegen. Es kann dann verwendet werden, um 3D-Modelle aus komplexen Punktwolken zu generieren, wobei die Output hochrealistisch und detailliert ist.

Registry-ID ndock:tool:pointe