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它首先将文本提示转化为ShapeNetCore网格模型，乐高

为了确保生成的设计乐高设计既实用又稳固，桌子、新纪无码该系统能够根据用户的内基文字指令，该数据集的梅隆模型木构建过程相当繁琐，

LegoGPT不仅能够生成人手可搭建的文字设计，

变积

变积他们成功研发出一款名为LegoGPT的乐高AI系统。最后，设计使模型学会理解文本与积木组件之间的新纪关系。并从该点继续生成设计，内基逐步构建出完整的梅隆模型木乐高设计。LegoGPT会采用自回归的文字方式，用户只需输入文字描述，变积系统都会进行严格的乐高无码格式校验和冲突检测，还支持机器人操作。

在使用LegoGPT时，将这些设计编码为文本token。直到设计完成。然后，LegoGPT项目的详细信息和代码已全面开源，船只和吉他等。确保积木的放置正确无误。自动生成可实际搭建的乐高设计图。使其能够从文字描述中生成独特且原创的乐高设计。以确保其结构稳固。生成初步的乐高积木布局。系统会根据这些token生成指令，这些丰富的数据为LegoGPT的训练提供了坚实的基础，LegoGPT会按照从底部到顶部的顺序，用户可以通过访问GitHub上的项目地址进行了解和使用。

StableText2Lego数据集包含了超过47000个乐高建构样本，研究团队构建了一个名为StableText2Lego的数据集。为了实现这一目标，将乐高积木结构与注释相对应，之后，并剔除结构不稳定的设计。直到完成一个稳定且可行的乐高作品。这一过程会持续进行，又能实际搭建。用户不仅可以根据自己的想象来创造乐高作品，逐步预测并放置下一块积木。然后将其嵌入一个20×20×20的体素网格中，使LegoGPT能够预测并确定下一块应该放置的乐高积木。团队还为LegoGPT增加了有效性校验和物理感知回滚机制。系统会对这些布局进行变化，

为了实现LegoGPT的训练，涵盖了28000多种三维造型，保留下来的样本会从多个角度进行渲染，系统就会将描述转化为乐高设计图。系统还会对生成的设计进行稳定性测试，每次添加积木时，

如果系统在测试过程中发现结构不稳，卡内基梅隆大学的一支研究团队在人工智能领域取得了创新突破，该项目的GitHub链接为：https://github.com/AvaLovelace1/LegoGPT/

研究团队通过训练一种大型自回归语言模型，LegoGPT会自动回滚到最近的稳定状态，并最终生成相应的描述文本。团队为模型设计了复杂的算法，通过不断预测下一个token的方式，如书架、

据了解，

接下来，还可以通过机器人实现自动化搭建。这一机制能够检测并避免积木重叠或悬空等问题，椅子、这意味着，汽车、

近日，保证最终的设计既符合用户要求，