Спойлер: далеко не всегда, в статье – список нейросетей, используемых для разработки 3D-моделей под 3D-печать.
Несколько лет назад я написал статью о том, почему невозможно распечатать 3D-модели, сделанные для игр и дизайна (это - здесь)… Времена изменились – теперь уже не нужно будет вытаскивать 3D-модели из игр – достаточно сгенерировать аналогичные нейросетью…
Введение
Ушедший 2025 год характерен взрывным ростом нейросетей, способных генерировать 3D-модели. На текущий момент таких нейросетей – более ста пятидесяти. Большиснтво из них – больше для развлечения, но есть и такие нейросети, которые генерируют модели достаточного качества для использования в играх, анимации, для 3D-дизайна. Но вот можно ли их напечатать на 3D-принтере?
Напомню требования 3D-моделей для 3D-печати:
- формат stl или obj (некоторые слайсеры понимают форматы 3MF или форматы CADов, но универсальными на сегодняшний день остаются только два формата – stl и obj).
- модель должна иметь полностью замкнутую внешнюю оболочку; «дыры» и перехлесты недопустимы
- модель не должна иметь выступающих поверхностей (ребер, шипов) «нулевой» толщины
- модель не должна иметь внутренних поверхностей
- все нормали на модели должны быть правильно ориентированы
- количество полигонов должно быть достаточно для обеспечения красивого внешнего вида модели после печати (исключение – если низкополигональность – дизайнерская задумка художника)
Так же желательно, чтобы модель можно было напечатать без опорных структур (без поддержек), но это именно желательно – при необходимости модель просто разделяют на части, пригодные для печати.
При ручной разработки для игр или дизайна разработчики ленятся и делают низкополигональыне модели, с несшитыми в одну оболочку поверхностями, тонкостенные детали (свитки, накидки, одежду) моделируют одной поверхностью, «без толщины».
Нейронная сеть «не ленится» - она сшивает поверхности в единую оболочку (иногда – с дырами), придает толщину даже тонким деталям (свиткам, полам одежды, накидкам), внутренние поверхности обычно отсутствуют. Вот только качество сшивки поверхностей оставляет желать лучшего – возможны «дыры» в оболочке, перехлесты поверхностей, торчащие ребра, шипы, несвязанные грани.
В количестве полигонов – зависит от нейронной сети, но многие нейронные сети на количество полигонов «не скупятся» - их достаточно для FDM 3D-печати, а иногда и для фотополимерной печати.
В целом – чем сложнее модель, тем больше вероятность ошибок, препятствующих 3D-печати. Чем проще и примитивнее – тем более шансов её распечатать. Но зачем напрягать ИИ для генерации простой модели???
Пример рекламной модели, сгенерированной ИИ:
Есть и другой аспект – использовать сгенерированную ИИ модель для дальнейшей обработки в 3D-редакторах – гораздо проще, чем рисовать «с нуля». А в некоторых случаях ошибки могут быть исправлены автоматически в 3D-редакторе или специальных программах.
Тут надо сказать, что невозможность печати сгенерированных моделей – это не заговор рептилоидов, а просто результат ориентации на массового потребителя. Нейронные сети разрабатываются прежде всего для генерации моделей для игр и дизайна, разработчики ИИ просто не знают требования к 3D-печати и не могут «профиксить» баги, т.к. с точки зрения «обычного» 3D-дизайнера – багов нет, модель пригодна для рендера, игр, 3D-дизайна.
И да, производители принтеров тоже умеют «в ИИ» и тоже начали разрабатывать свои нейронные сети, специально заточенные под генерацию 3D-моделей, пригодных для печати на FDM-принтерах.
Ниже приведу список нейросетей, которые можно использовать для генерации моделей под 3D-печать.
Список нейросетей
Нейросети для генерации моделей с последующей доработкой в 3D-редакторах
Нижеперечисленные нейросети не способны генерировать 3D-модели без критических ошибок, но именно их используют большинство разработчиков, владеющих 3D-редакторами. Эти нейросети используются для генерации 3D-модели под дальнейшую доработку в 3D-редакторах (Blender, ZBrush, SculptGL) и исправлению ошибок.
Tripo (tripo3d.ai) позволяет создавать модели на основе текстового описания или одного изображения. Платный, есть бесплатный тестовый период.
Пример 3D-модели, напечатанной по 3D-моделям, созданным в Tripo и доработанной в 3D-редакторе:
Sparc3D (sparc3d.ai). Генерирует высокополигональные модели с гладкой поверхностью. Базовая версия – бесплатная, продвинутая версия – платная.
Meshy (meshy.ai). Наименее пригодная из этих трех сеть для генерации моделей по 3D-печать. 3D-модели требуют перестроения сетки и исправления ошибок.
TRELLIS (huggingface.co/spaces/trellis-community/TRELLIS). Самая слабая из перечисленных сетей, но очень популярная у 3D-моделлеров для создания «заготовок» для дальнейшей доработки.
Нейросети, пригодные для генерации моделей под 3D-печать
Всего есть три таких сети, две – пригодны по утверждению разработчиков, отзывов нет, третья – проверенная реальными печатниками.
AIPRINTGEN (aiprintgen.ru). Российская нейросеть. По утверждению разработчиков – делает модели, пригодные для 3D-печати, в качестве доказательства приводится вот эта распечатка:
Отзывов реальных печатников о ней не нашел.
3D AI Studio (3daistudio.com/UseCases/3DPrinting). То же вроде бы отечественная разработка. Так же декларируется возможность подготовки моделей для 3D-печати – проверка на целостности оболочки, отсутствие лишних полигонов, отсутствие внутренних поверхностей. Примеров использования нет.
Отзывов тоже нет.
Hunyuan3D (3d.hunyuan.tencent). Мощная китайская нейросеть, генерирующая 3D-модели без ошибок, с большим количеством полигонов, что позволяет печатать сгенерированные модели сразу, без доработок.
Позволяет генерировать модели по картинкам, достаточно одной.
Сеть проверена отечественными печатниками, несколько примеров:
Семейство Makerlab
Говоря о нейросетях для генерации 3D-моделей нельзя не упомянуть о сервисе Makerlab (makerworld.com/ru/makerlab). Сервис создан производителями принтеров BambeLab, поэтому изначально заточен для генерации «правильных» моделей с экспортом в формате obj. Функционал резко отличается от «традиционных» нейросетей, заточенных под дизайн – имеются отдельные, заточенные под «Печатника» «генераторы» - статуэток, плоских картин, украшений на елку, лайтбоксов, литофании, ваз, принтмонов…. и тд. И т.п. На этом фоне генератор 3D-модели по картинке как-то совсем теряется… Напомню – традиционные нейросети «под дизайн» умеют только по тексту или картинке… и не знают ничего о литофании, 3D-модели плоского рисунка, «принтмонов», ваз, органайзеров и прочего…
Сервис работает за внутреннюю валюту, которые даются за активное участие на платформе.
Этот сервис не является классическим ИИ – это набор инструментов, включающих как специализированные нейросети, так и достаточно простые инструменты, уровня «макрос для CADа».
Заключение
Уже сейчас очевидно, что использование появление нейросетей для генерации 3D-моделей под печать резко изменит все в 3D-моделлинге. Теперь создание художественных моделей уже не прерогатива отдельных умельцев, владеющих «скульптингом». Хотя для «инженерки» практически ничего не изменилось – большинство нейросетей не способны генерировать модели под заданные размеры, а значит инженер, владеющий CADом пока безальтернативен.
Реакция «традиционных 3D-моделлеров» предсказуема – ИИ-контент ругают за низкое качество, отсутствие «изюминки», отсутствие оригинальности и т.п. На площадках вводят или планируют вводить ограничения для ИИ-генерированного контента. Знаменитый «фиглисервис» уже ввел обязательную маркировку сгенерированного ИИ-контента, и опцию «скрыть из выдачи ИИ-сгенерированный контент»:
Что можно прогнозировать – нейросети (пока, на может быть никогда) не способны заменить подлинно художественную работу 3D-моделлера, и тем более инженера (проектирование по заданным размерам – куда сложнее «обычной» генерации), но в самое ближайшее время получат самое широкое применение для «рутинных» задач – создать фигурку по кадрам фильма, мультфильма, по изображением в комиксах, по описаниям (по перечню известных тем), создать простенькую модель «танчика, машинки», создать простенький брелок, игрушку, зверюшку, набор «миник», жетоны и фигурки для «настолок» и т.п. Печатникам больше не надо будет осваивать «скульптинг» или заказывать модели – 90% примитивных задач художественного моделлинга будет перекрываться простыми запросами к нейросети.
И да, в ближайшее время вот эта статья станет окончательно неактуальной:
Никто не будет «рипать» 3D-модели из игр, их просто заново будут генерировать, использую ИИ-инструменты.