ChatSpace

Açıklama

Kısa bir süre öncesine kadar kendinize yetkin bir modelci diyebilmek için model düzenleme, dokulama, UV açma, retopoloji, rigging ve iskelet animasyonunda ustalaşmanız gerekiyordu; yalnızca Blender'da ustalaşmak bile çok zaman alıyordu. ChatSpace, 3D modelcilere bir hediye. Yazar; LLM'ler, NeRF, Gaussian splatting ve ajan altyapısındaki ilerlemeler sayesinde modelcilerin artık Blender, 3ds Max ya da C4D gibi karmaşık yazılımları önce öğrenmek zorunda kalmadan yeni araçlara kavuşma şansı olduğuna inanıyor.

Fikir şu: 3D modellemeye yardımcı olan her yapay zekâ yeteneğini ve Blender'ın kendi başına yapabildiği her şeyi bir yapay zekânın çağırabileceği araçlara soyutlamak; böylece tüm iş doğal dille yapılabilir. Modelleme, dokulama, UV açma, retopoloji, bake, rigging, iskelet animasyonu ve hatta CAD çizimi gibi eskiden modelleme yazılımı içinde pek çok tur gerektiren karmaşık işler tek bir yazışmayla halledilebilir. Her şey tek bir sohbet kutusunda gerçekleşir ve paralel ve toplu olarak çalışabilir; böylece birçok modeli aynı anda düzenleyebilirsiniz.

Örneğin bir sahnenin fotoğrafını yükleyin: yapay zekâ içinde neler olduğunu çözümler, her öğe için toplu olarak referans görseller ve 3D modeller üretir ve modelleri ait oldukları yerlere yerleştirir; modeller daha fazla düzenlemeye hazırdır. El takibi özellikli bir birinci şahıs modu da var: sahnedeki bir modeli elinizle tutup seçin, ardından modelleme ve retopolojiden UV açma ve animasyona kadar ne istediğinizi söyleyin ya da yazın. Etkileşim XR düşünülerek tasarlandı.

Yapay zekâ ile modelleme zaten hızlı. Peki aynı anda on yapay zekâ sizin için toplu hâlde modelleme yaparsa ne olur? Yazar bunun verimlilikte on kattan fazla bir artış anlamına geldiğini düşünüyor.

Tripo nasıl kullanıldı

Yazar, Tripo API belgelerindeki her yeteneği ajanın çağırabileceği bir araca dönüştürdü; bunlar arasında model üretimi, referans görsel üretimi, doku düzenleme, parça bölütleme, mesh tamamlama, retopoloji, rigging ve animasyon var.

• Fotoğraftan sahneye: kullanıcı bir sahnenin fotoğrafını yüklüyor, yapay zekâ hangi öğeleri içerdiğini çözümlüyor ve Tripo her öğe için önce referans görselleri, ardından 3D modelleri toplu olarak üretiyor; modeller ait oldukları yerlere yerleştiriliyor. Kullanıcı, Tripo'nun diğer yetenekleriyle düzenlemeye devam edebiliyor.
• World Labs ile çalışma: bir World Labs sahnesindeki öğelerle tek tek etkileşime girilemiyor; bu yüzden yazar ajan tabanlı bir iş akışı kurdu. Bir görsel modeli, mekânın temiz bir referansını elde etmek için fotoğraftaki nesneleri kaldırıyor; World Labs bu referanstan ortamı üretiyor, Tripo kaldırılan nesneleri toplu olarak 3D modeller hâlinde üretiyor, ardından çarpıştırıcılar ve etkileşim mantığı ekleniyor ve sonuçta etkileşimli bir 3D sahne ortaya çıkıyor.