🔺ИИ-инструменты в 3D-графике🔺
Мы можем бояться, ненавидеть или отрицать, но мир графики навсегда изменился с появлением нейросетей. И нам остается либо принять новые правила игры, либо проиграть в конкурентной гонке. И на этой “позитивной” ноте давайте познакомимся с нейросетями: что это такое, какие существуют виды и как они могут помочь в нашей работе.
🟣Нейросети/искусственный интеллект (ИИ) – это математическая модель с программным или аппаратным воплощением, построенная по схожей структуре с биологическими нейронными сетями. Это не что-то новое появившееся совсем недавно, они уже много лет применяются в научной работе. Нейросети позволили ученым сэкономить очень много времени и средств.
Звучит очень круто и невероятно полезно. Может тогда и на нашем поприще они избавят нас от изнурительной рутины, на которую уходит много времени и сил?
Посмотрим, какие существуют интересные решения среди ИИ для упрощения нашей жизни. Начнем знакомство с самых животрепещущих нейросетей, которые волнуют всех 3D-художников – с генеративных ИИ, способных создавать 3D-модели.
TRIPO, GENIE.ai, InstantMesh, masterpiecex, meshy.ai, CSM.ai, meshcapade, Rodin, edify-3d (от nvidia и shutterstock), fal-ai, hunyuan3d-2, NeROIC.
Это не случайный набор букв – это небольшой список нейросетей, которые вы можете попробовать, чтобы самим на практике увидеть качество создаваемых с помощью ИИ 3D-моделей.
Создание 3D-модели здесь происходит не как в классическом моделировании: у нас в распоряжении есть только слово и изображения. Вводим текстовые подсказки (промт), получаем какую-то 3D-модель, именно какую-то, потому что качество полученной модели напрямую зависит от содержания промта. От того, насколько понятным для машины (ИИ) будет ваш запрос, настолько красивый вы получите результат.
Куда более продвинутая функция – создавать модели из изображений. Эта функция значительно проще в работе, чем попытки получить что-то внятное из текстового описания.
Модели, созданные с использованием изображения, имеют ряд недостатков:
⭐️Отсутствует детализация на геометрии модели. В основном вся детализация сделана при помощи текстур;
⭐️Поверхность модели сильно деформирована и искажена;
⭐️Модель монолитна и не имеет разделение на подобъекты. Границы элементов отображены только на текстурах, это значительно усложняет дальнейшую работу с этой моделью.
Этих недостатков вполне достаточно, чтобы посчитать генеративные нейросети абсолютно бесполезными при создании 3D-моделей. Но если бы это было так, мы бы не стали писать об этом целую статью. Поэтому мы расскажем, как они могут помочь вам.
🟣Самое очевидное – это предпросмотр концепта. У вас есть концепты какого-то объекта, и с помощью ИИ можно посмотреть, как ваши идеи работали бы в объеме, и на основе этого выбрать самое подходящее решение.
Встречаются вещи, которые не очень значимы в проекте, но заказчик настаивает на их присутствии. На стоках их нет, создавать с нуля настолько незначительную деталь отберет у вас очень много времени. Именно в такие моменты нейросети и приходят нам на помощь. Берем самые лучшие из доступных нам фотографий, удаляем у них фон, отдаем их ИИ, несколько попыток, и, скорее всего, мы получим приемлемое качество модели с текстурами для второпланового объекта в сцене.
🟣Да, всегда хочется получить идеальную модель быстро и без усилий, но пока что это не так, поэтому еще один способ использовать несовершенные модели из нейросети – это 3D-референс. Этот способ применялся и раньше, только использовались 3D-сканы, сделанные с помощью фотограмметрии (3D-сканирование). Суть метода с использованием 3D-референса заключается в том, чтобы с модели, созданной ИИ, получить основные пропорции и расположение деталей. Такой метод применяется при создании персонажей и удобно позволяет переносить пропорции на чистовую модель.
