Uporaba umetne inteligence za generiranje modelov 3D

Domen Verber, Jani Dugonik, Univerza v Mariboru, FERI

Umetna inteligenca postaja ključna pri oblikovanju digitalnih vsebin in vse bolj spreminja tudi področje mode­liranja 3D. To, kar je bilo nekoč rezervirano za strokovnjake v programih, kot je Blender ali Maya, je danes dostopno tudi brez tehnične­ga predznanja. Dovolj je besedilni opis, ski­ca ali referenčna slika, pa umetna inteligen­ca ustvari prvi osnutek modela 3D. Tak pristop pospešuje in poenostavlja razvoj izdelkov, iger, anima­cij in vizualizacij. Jedro reši­tve so algoritmi strojnega učenja in ti zamisel uporab­nika pretvorijo v tridimen­zionalni objekt, ki ga je mo­goče dodatno oblikovati.

Med najzanimivejšimi orodji, ki so trenutno na vo­ljo, so:

Meshy AI je platforma, ki omogoča enostavno pre­tvorbo slik 2D v modele 3D, generiranje tekstur 3D in ustvarjanje animacij z upo­rabo umetne inteligence. Cilj je poenostaviti proces ustvarjanja vsebin 3D.

Tripo-SR je orodje za ge­neriranje modelov 3D iz posameznih slik, ki se osre­dotoča na visoko ločljivost in realizem. Namenjeno je hitremu ustvarjanju po­drobnih objektov 3D.

Shap-E je model, ki ga je razvil OpenAI za generiranje objektov 3D iz besedilnih in sli­kovnih pozivov. Omogoča ustvarjanje različ­nih oblik 3D, ki jih je mogoče nadalje urejati in uporabljati.

Hunyuan3D-2.0 je napredni sistem za sin­tezo vsebine 3D, ki ga je razvil Tencent. Omo­goča generiranje visokoresolucijskih tekstu­riranih modelov 3D iz besedilnih in slikov­nih pozivov. Njegova arhitektura vključuje dva glavna dela: model za generiranje obli­ke (Hunyuan3D-DiT) in model za sintezo tekstur (Hunyuan3D-Paint), kar omogoča ustvarjanje podrobnih in realističnih objek­tov 3D.

Čeprav zgoraj našteta orodja dosegajo izje­mne rezultate in kažejo hiter napredek, večina še vedno ni popolnoma pripravljena za kom­pleksne profesionalne delovne tokove, kjer se zahtevajo visoka stopnja natančnosti, speci­fične optimizacije in popoln nadzor nad vsa­ko podrobnostjo. Pogosto so potrebne ročne prilagoditve in obdelave modelov, ustvarjenih z umetno inteligenco, da bi dosegli profesio­nalne standarde.

Zamisel, da lahko vsakdo, ne glede na zna­nje modeliranja 3D, ustvari osnovno geome­trijo samo z opisom, odpira vrata hitrejšemu prototipiranju ter pomeni več eksperimen­tiranja in tudi nižje stroške razvoja. Še vedno ostaja vloga izkušenega oblikovalca 3D, ki mo­del optimizira, pripravi teksture in ga umesti v končni projekt, a začetni koraki se lahko opra­vijo bistveno hitreje.

Čeprav smo šele na začetku poti, pa ume­tna inteligenca že danes spreminja pravila igre tudi na področju 3D-modeliranja. Vprašanje ni več, ali jo bomo uporabljali, ampak le, kako hi­tro bo napredovala in koliko ustvarjalcev jo bo sprejelo za svojo desno roko. Umetna inteli­genca tako ne nadomešča kreativnosti, tem­več postaja orodje, ki olajša tehnične korake in ustvarjalcem omogoča, da več časa posvetijo zasnovi in idejam.

Čeprav zvenijo te rešitve kot čarobna palica, imajo svoje omejitve. In te so:

Kakovost – Generirani modeli pogosto niso pripravljeni za takojšnjo uporabo v igrah ali animacijah. Potrebujejo ročno obdelavo, opti­mizacijo mreže in UV-mapiranje.

Pravne dileme – Kdo je avtor? Vi, umetna inteligenca ali razvijalec algoritma? V praksi so pravice in licence še precej siva cona.

Strojne zahteve – Generiranje realističnih modelov lahko potrebuje precej zmogljivo strojno opremo ali plačljive oblačne storitve.

Omejitve domene – Trenutni modeli so dobri za preproste, stilizirane oblike, pri zaple­tenih mehanskih delih ali organskih animaci­jah pa še pogosto odpovedo.

Nacionalni kompetenčni center SLING v okviru razvojnoraziskovalnega projekta EuroCC2 nudi brezplačen dostop do superračunalni­ških zmogljivosti, podpo­ro in izobraževanja uporab­nikom. Superračunalniki v Mariboru (IZUM), Ljubljani (Arnes in IJS) ter Novi Go­rici (Arctur) raziskovalcem, podjetjem in študentom omogočajo uporabo na­prednih virov, hkrati pa po­magajo pridobiti dostop do še večjih sistemov evrop­ske iniciative EuroHPC JU. Možnost uporabe zmoglji­vih superračunalnikov je pri razvoju umetnointeligenč­nih rešitev za 3D-modelira­nje ključnega pomena, saj omogoča obdelavo ogro­mnih količin podatkov in učenje kompleksnih mode­lov, česar domači računalni­ki pogosto ne zmorejo.

• • •

Projekt EuroCC 2 finan­cira Evropsko Skupno podjetje za evrop­sko visokozmogljivo računalništvo (JU) v okviru sporazuma o dodelitvi sredstev št. 101101903. JU podpirajo EU program Digi­talna Evropa, Nemčija, Bolgarija, Avstrija, Hr­vaška, Ciper, Češka republika, Danska, Estoni­ja, Finska, Grčija, Madžarska, Irska, Italija, Li­tva, Latvija, Poljska, Portugalska, Romunija, Slovenija, Španija, Švedska, Francija, Nizo­zemska, Belgija, Luksemburg, Slovaška, Nor­veška, Turčija, Republika Severna Makedo­nija, Islandija, Črna gora in Srbija. Delovanje Nacionalnega kompetenčnega centra SLING sofinancira Ministrstvo za visoko šolstvo, zna­nost in inovacije.