Совсем недавно компания Microsoft анонсировала, а затем и выпустила бесплатный онлайн-генератор 3D-моделей. Принцип его работы основан на нейросети, которая распознает знакомые ей формы и пропорции и оцифровывает их. Наверняка многие слышали про нашумевшую в своё время нейросеть Midjourney, которая генерировала любые картинки с помощью текстового запроса – промпта (от англ. prompt – запрос).
TRELLIS работает по точно такому же принципу, но вдобавок способен распознавать объекты с двухмерных картинок. Как и в случае со всеми нейросетями, технология ещё сырая и не может заменит Вам настоящий сканнер для 3D-моделей, однако это не доказывает её, как некоторые читатели могут подметить, бесполезность.
В дальнейшем Microsoft планирует доработать генератор и интегрировать её в свои уже готовые облачные решения - Microsoft 365 и Azure.
Для примера мы взяли уже существующую 3D-модель вершинки для ёлки с непростой геометрией, чтобы в дальнейшем сравнить её с оригиналом. Мы загружаем фотографию в интерфейс, нажимаем Generate и в окне предпросмотра можем посмотреть на предварительный результат, при необходимости изменив его с помощью поясняющего запроса. Скрипт от Microsoft предлагает экспорт в формате GLB.
Как мы видим на фото, сегрегированная модель намного более неточная и низко полигональная, также на ней отсутствует часть элементов, например отверстие снизу для того, чтобы надеть её на ёлку.
И несмотря на все эти недостатки – это всё ещё сгенерированная 3D-модель с одной двухмерной картинки, где категорически не хватает данных для её точного воссоздания. А формат файла GLB может быть загружен в любой редактор 3D-моделей, такой как Blender, и в дальнейшем обработан там. В конце концов практически всегда проще начинать не с нуля, а уже иметь под собой какую-то базу.
Может ли эта технология как-то повлиять на 3D-печать? Мы думаем, что да. Сканер довольно дорогое удовольствие и не всегда удается его правильно применить. В то время, как загрузить картинку на онлайн ресурс и минимально обработать её может практически каждый. Стоит сказать, что у технологии достаточно большое будущее и это явно не финальная её версия