Революционизация настройки 3D моделей с использованием искусственного интеллекта исследователи Массачусетского технологического института разработали удобный интерфейс для эстетических изменений без влияния на функциональность.
Исследователи Массачусетского технологического института создали интерфейс для изменений 3D моделей с использованием искусственного интеллекта, позволяющий вносить эстетические изменения без влияния на функциональность.
Одной из проблем в 3D-печати и дизайне является возможность настройки открытых 3D-моделей, полученных из онлайн-репозиториев. В то время как эти платформы предоставляют огромное количество готовых для печати 3D-моделей, настройки были традиционно ограничены предопределенными параметрами.
Недавние прорывы в глубоком обучении открыли возможность добавления эстетики к 3D-моделям. Однако настройка существующих дизайнов с использованием этих стилей представляет собой новые преграды. Помимо эстетики, множество 3D-напечатанных объектов обладает функциональностью, тесно связанной с их геометрией. Изменение всей 3D-модели, что может существенно изменить ее структуру, может привести к риску нарушения этой функциональности. Выбор применения стилей выборочно является альтернативой, но это требует от пользователей точно определить, какие аспекты 3D-модели влияют на ее функцию, а какие служат чисто декоративным целям. Эта задача может быть особенно сложной для пользователей, которые перерабатывают дизайны, с которыми они не очень хорошо знакомы. Более того, многие модели, загруженные онлайн, часто требуют более подробных метаданных, что усиливает проблемы, связанные с настройкой.
В то время как эти проблемы продолжают существовать, появился новый метод, разработанный для автономной деконструкции 3D-сеток, предназначенных для 3D-печати, на составляющие, классифицируемые по их функциональным и эстетическим атрибутам. Это нововведение позволяет пользователям выборочно добавлять стиль к 3D-моделям, сохраняя при этом их исходную функциональность. Исходя из обширного анализа репозиториев дизайнов, этот метод привел к созданию всесторонней таксономии, классифицирующей геометрические компоненты в три отдельные категории: эстетические, внутренне-функциональные и внешне-функциональные. На основе этой таксономии был разработан топологический подход, способный автономно сегментировать 3D-сетки и классифицировать их функциональность в эти три категории.
- Исследователи Google представляют новый подход искусственного интеллекта к моделированию предпочтения изображения в динамике сцены
- Каталог генетических мутаций для определения причины заболеваний
- Что дальше в проектировании белков? Исследователи Microsoft представляют EvoDiff революционный фреймворк искусственного интеллекта для инженерии белков на основе последовательности.
Для реализации этого метода был разработан интерактивный инструмент под названием “Style2Fab”. Style2Fab использует дифференцируемую рендеринг для стилизации, как это было предложено в Text2Mesh, и расширяет эти техники для возможности сложной манипуляции с открытыми 3D-сетками, предназначенными для 3D-печати, с сохранением их внутренней функциональности.
Это инновационное решение дает возможность пользователям внести тонкие изменения в существующие 3D-напечатанные дизайны, улучшая их внешний вид без ущерба для их исходной функциональности. Метрики и оценки вполне убедительно демонстрируют эффективность этого метода в упрощении изменений 3D-напечатанных моделей. По мере развития сообщества мейкеров, решения вроде Style2Fab открывают путь к более доступному и креативному миру 3D-печати, позволяя мейкерам воплотить свои идеи с большей легкостью и точностью.
В заключение, эти инновационные решения позволяют мейкерам настраивать 3D-дизайны, сохраняя функциональность. Этот подход, основанный на детальном анализе репозиториев дизайнов, предоставляет систематический способ классификации и модификации 3D-моделей. С помощью инструментов, таких как “Style2Fab”, мейкеры могут уверенно улучшать эстетику, не нарушая исходную функциональность, открывая путь к более доступным и креативным возможностям 3D-печати.
