ChatSpace

Beschreibung

Noch vor Kurzem musste man Modellbearbeitung, Texturierung, UV-Abwicklung, Retopologie, Rigging und Skelettanimation beherrschen, bevor man sich als qualifizierter Modellierer bezeichnen konnte – und allein Blender zu meistern kostete viel Zeit. ChatSpace ist ein Geschenk für 3D-Modellierer. Der Autor ist überzeugt, dass Modellierer dank der Fortschritte bei LLMs, NeRF, Gaussian Splatting und Agenten-Infrastruktur jetzt die Chance auf neue Werkzeuge haben – ohne zuerst komplexe Software wie Blender, 3ds Max oder C4D erlernen zu müssen.

Die Idee: Jede KI-Fähigkeit, die bei der 3D-Modellierung hilft, und dazu alles, was Blender selbst kann, wird zu Werkzeugen abstrahiert, die eine KI aufrufen kann, sodass sich die gesamte Arbeit in natürlicher Sprache erledigen lässt. Komplexe Aufgaben, die in einer Modellierungssoftware früher viele Arbeitsgänge erforderten, etwa Modellierung, Texturierung, UV-Abwicklung, Retopologie, Baking, Rigging, Skelettanimation und sogar CAD-Zeichnungen, lassen sich in einer einzigen Gesprächsrunde erledigen. Alles geschieht in einem einzigen Chatfenster und kann parallel und im Batch laufen, sodass sich viele Modelle gleichzeitig bearbeiten lassen.

Laden Sie zum Beispiel ein Foto einer Szene hoch: Die KI erkennt, was darauf zu sehen ist, generiert im Batch Referenzbilder und 3D-Modelle für jedes Element und platziert die Modelle an der richtigen Stelle, bereit für weitere Bearbeitungen. Außerdem gibt es einen Modus in der Ego-Perspektive mit Hand-Tracking: Greifen und wählen Sie ein Modell in der Szene mit der Hand aus und sagen oder tippen Sie dann, was Sie möchten – von Modellierung und Retopologie bis zu UV-Abwicklung und Animation. Die Interaktion ist mit Blick auf XR gestaltet.

KI-Modellierung ist bereits schnell. Was passiert, wenn zehn KIs gleichzeitig im Batch für Sie modellieren? Der Autor meint: Das ist mehr als eine Verzehnfachung der Effizienz.

Wie Tripo eingesetzt wurde

Der Autor hat jede Fähigkeit aus der Dokumentation der Tripo API in ein Werkzeug verwandelt, das der Agent aufrufen kann, darunter Modellgenerierung, Generierung von Referenzbildern, Texturbearbeitung, Teile-Segmentierung, Mesh-Vervollständigung, Retopologie, Rigging und Animation.

• Vom Foto zur Szene: Ein Nutzer lädt ein Foto einer Szene hoch, die KI erkennt, welche Elemente es enthält, und Tripo generiert im Batch für jedes Element erst Referenzbilder und dann 3D-Modelle, die an der richtigen Stelle platziert werden. Mit den weiteren Fähigkeiten von Tripo kann der Nutzer anschließend weiterbearbeiten.
• Zusammenspiel mit World Labs: Mit einzelnen Elementen einer World-Labs-Szene lässt sich nicht separat interagieren, deshalb hat der Autor einen Agenten-Workflow gebaut. Ein Bildmodell entfernt die Objekte aus dem Foto, um eine saubere Referenz des Schauplatzes zu erhalten, World Labs generiert daraus die Umgebung, Tripo generiert die entfernten Objekte im Batch als 3D-Modelle, und Collider sowie Interaktionslogik werden ergänzt – das Ergebnis ist eine interaktive 3D-Szene.