Мы живём в удивительное время, когда не только машины, но и программы вытесняют людей с рабочих мест. Во всём мире уже нашумел всем известный ChatGPT. Это действительно уникальный проект, с которым тяжело конкурировать большинству дизайнеров. 3д моделирование тоже является своего рода дизайном, но ни одна из ныне существующих нейросетей не способна в полной мере заменить работу 3д дизайнера/моделлера и в этой статье я постараюсь объяснить почему.
Любая 3д модель – это в первую очередь кропотливая и усидчивая работа. При создании 3д модели тратится очень много времени, приходится напрягать фантазию, постоянно учить и повторять инструментарий, одним словом, проявлять и совершенствовать свою компетентность.
Что такое нейросеть?
Это постоянно обучающаяся сложная математическая система, похожая на нервную систему живых существ. Иными словами, модель способная к обучению и это ключевая проблема.
В настоящее время нейросети не способны чётко моделировать 3д объекты так, как нам этого хочется, и я уверен, что ещё очень долгое время не смогут и вот почему.
Чтобы нейросеть смогла создать 3д модель её нужно обучить это делать. У неё должна быть обширная библиотека данных, чтобы она могла брать оттуда заготовку и так или иначе выводить эти самые данные на экран. Даже если библиотека нейросети будет достаточно большой, чтобы вместить туда весь пласт шаблонов, заготовок итд, они так и останутся шаблонами. 3д модель гораздо сложнее сделать, чем картинку. Анимация, риги, текстуры, всё это, и многое другое, нейросеть не сможет сделать по шаблону. Даже если и сможет, то это вряд ли будет желаемый результат.
При написании статьи я узнал, что уже существуют нейросети, способные создавать 3д модели, но это нельзя назвать полноценной 3д моделью, поскольку нейросеть копирует объекты из реального мира. Допустим вы хотите сделать 3д модель человека через нейросеть, вы можете навести на него камеру, загрузить данные, но эта 3д модель не будет иметь костей (ригов), на данный момент нейросети анимируют меш.
Как правило, заказчик ставит конкретные задачи. Даже если вы оформите свой запрос в нейросети, то она вряд ли даст вам желаемый результат и модель придётся переделывать, а то и начинать сначала.
Исходя из вышенаписанного, можно сделать вывод, что нейросети можно использовать как инструмент, например, попросить её сделать низкополигональную модель или сфотографировать стол, обработать его и выложить на 3д сток (лайфхак, хаха).
Если рассматривать нейросети как инструмент, то они могут помочь сократить ваше время за работой и созданием 3д модели, но не смогут воссоздать изначальный запрос с нуля, как вам бы этого хотелось.
Что касается анимирования, то нейросети способны анимировать, хоть и криво, но это только начало.
Примеры нейросетей, которые могут помочь вам в работе:
1. DREAM3D- кросс-платформенный и модульный программный пакет с открытым исходным кодом, который позволяет пользователям реконструировать, создавать экземпляры, количественно оценивать, объединять, обрабатывать и визуализировать многомерные, мультимодальные данные. DREAM.3D построен поверх программных проектов SIMPL и SIMPLView и содержит набор фильтров, предназначенных для использования материаловедом для реконструкции 3D-микроструктур или синтетического создания микроструктур.
2. realitycapture - современное фотограмметрическое программное обеспечение, способное реконструировать объекты и сцены любого размера по изображениям или лазерным сканам, получая 3D-сканы с высокой точностью и скоростью, во много раз превышающей скорость конкурирующего программного обеспечения.
Вывод:
Таким образом, мы видим, что в данный момент нейросети – это лишь удобный инструмент для 3д дизайнеров. Конечно нейросети будут развиваться и дальше, но я думаю, что сложно будет заменить творческое мышление и креативные решения. В любом случае, нейросети так и останутся удобным инструментов в нашем непростом деле.
Убедительная просьба, если вы дочитали до конца – подпишитесь на наш телеграм канал. Ссылка тут.
