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Découvrez comment NVIDIA Edify 3D facilite la création de modèles 3D et permet aux utilisateurs de générer rapidement et efficacement des ressources 3D personnalisables de haute qualité.
Ces dernières années, la technologie 3D est devenue un domaine passionnant et en pleine expansion. Entre 2013 et 2020, les brevets relatifs aux technologies d'impression 3D ont augmenté à un rythme annuel impressionnant de 26,3 %. Ce rythme rapide montre à quel point l'innovation et l'intérêt pour l'espace 3D sont importants.
Des jeux à l'architecture en passant par la réalité virtuelle, les outils 3D sont en train de remodeler la façon dont les industries travaillent. Dans un billet précédent, nous avons parlé de la détection d'objets en 3D, une technologie qui permet aux systèmes de reconnaître, de localiser et d'analyser des objets dans un espace tridimensionnel.
Aujourd'hui, nous allons nous pencher sur une autre évolution passionnante dans ce domaine : la modélisation texte-3D et la modélisation image-3D. Les créateurs peuvent générer des modèles 3D détaillés en les décrivant simplement à l'aide d'un texte ou d'une image, ce qui rend la conception 3D plus rapide et plus accessible que jamais.
NVIDIA Edify 3D, un modèle d'IA génératif capable de transformer du texte ou des images en modèles 3D de haute qualité, en est un excellent exemple. En combinant vitesse, précision et personnalisation, il change la façon dont les professionnels et les amateurs abordent la création de contenu 3D.
Dans cet article, nous allons nous pencher sur ce qu'est NVIDIA Edify 3D et sur son fonctionnement. Nous examinerons également ses caractéristiques, ses applications réelles et l'impact potentiel qu'il pourrait avoir sur diverses industries. C'est parti !
Connaître NVIDIA Edify 3D
La création manuelle de modèles 3D est traditionnellement un processus difficile et chronophage. Les concepteurs s'appuient souvent sur des logiciels spécialisés qui requièrent une expertise technique importante pour modéliser, texturer et affiner les actifs.
Les projets complexes peuvent prendre d'innombrables heures et exiger une attention particulière aux détails, ce qui rend difficile le respect de délais serrés. En outre, l'approche manuelle nécessite souvent l'accès à du matériel et à des ressources coûteux, ce qui la rend moins réalisable pour les petites équipes ou les créateurs indépendants.
NVIDIA Edify 3D simplifie ce processus en utilisant l'IA générative pour automatiser la majeure partie du processus. Au lieu de partir de zéro, les utilisateurs peuvent saisir une description textuelle ou une image, et le modèle peut générer un modèle 3D détaillé en quelques minutes.
Fig. 1. Exemple de conversion d'un texte en modèle 3D avec NVIDIA Edify 3D.
Bien que NVIDIA Edify 3D se concentre sur la génération de ressources ou de modèles 3D de haute qualité à partir de descriptions textuelles ou d'images, il fait en fait partie d'une suite plus large de modèles Edify conçus pour utiliser l'IA générative pour diverses tâches créatives. Ces outils permettent notamment de créer des images 4K, des environnements HDR (High Dynamic Range) à 360 degrés, des matériaux PBR (Physically Based Rendering) et même du contenu vidéo.
Principales caractéristiques de NVIDIA Edify 3D pour la création de modèles 3D
L'une des principales caractéristiques de NVIDIA Edify 3D est sa capacité à produire des maillages quadruples. Les maillages quadruples sont des modèles 3D composés de polygones à quatre côtés. Ces maillages sont largement préférés dans la modélisation 3D car ils créent des formes plus lisses et plus naturelles. Ils sont également plus faciles à modifier que les maillages composés de polygones triangulaires. Les maillages quadruples sont particulièrement utiles dans des secteurs tels que le jeu et l'animation, où la précision et les retouches rapides sont vitales.
Fig. 2. Edify 3D génère des actifs sous la forme de maillages quadruples.
Une autre caractéristique d'Edify 3D est son intégration transparente avec d'autres outils NVIDIA, tels qu'Omniverse et NIM. Cela s'avère très pratique pour des applications telles que la réalité virtuelle (VR), la réalité augmentée (AR) et la visualisation de produits. En relevant les défis courants des flux de travail 3D traditionnels, tels que les contraintes de temps et la complexité de la modélisation manuelle, les créateurs peuvent se concentrer sur leurs idées et leur créativité plutôt que sur les obstacles techniques.
Comment fonctionne NVIDIA Edify 3D ?
Edify 3D transforme des descriptions textuelles ou des images de référence en modèles 3D détaillés à l'aide de techniques d'IA avancées. Le processus commence par une entrée, telle qu'un texte ou une image. Un modèle de diffusion multi-vues , qui crée des images en transformant un bruit aléatoire en un contenu significatif, génère plusieurs images RVB de l'objet sous différents angles. Ces images illustrent l'aspect de l'objet sous différentes perspectives afin d'en garantir la cohérence.
Parallèlement, un ControlNet multi-vues (un réseau neuronal conçu pour guider le processus de génération à l'aide d'informations structurelles) génère des normales de surface, qui représentent la forme et la structure de la surface de l'objet, y compris des détails tels que les courbes et les arêtes. Ces normales de surface, combinées aux images RVB, fournissent des informations visuelles et géométriques. Ces données sont transmises à un modèle de reconstruction basé sur un transformateur, un type de modèle d'intelligence artificielle qui traite des séquences d'informations pour prédire la forme, les textures et les matériaux en 3D de l'objet.
Le résultat est affiné en une maille quadruple. Pour améliorer le résultat final, un ControlNet de mise à l'échelle multi-vues (un réseau neuronal qui peut améliorer la résolution et le détail des textures sous plusieurs angles) s'assure que le modèle 3D est visuellement détaillé et poli. Ce processus permet de créer des ressources 3D de haute qualité, prêtes à l'emploi, qui conviennent à un large éventail d'applications.
Fig. 3. Comprendre le fonctionnement de NVIDIA Edify 3D.
Applications concrètes de NVIDIA Edify 3D
Maintenant que nous avons exploré le fonctionnement et les possibilités de NVIDIA Edify 3D, examinons de plus près l'impact qu'il peut avoir dans différents secteurs d'activité.
Création de ressources 3D pour les jeux et les divertissements
Dans le domaine des jeux et du divertissement, les ressources 3D sont essentielles pour créer des expériences immersives. Avec Edify 3D, les développeurs de jeux et les animateurs peuvent rapidement générer des personnages, des environnements et des objets détaillés à partir de simples textes ou images. Cela accélère le processus de production, permettant aux équipes créatives de se concentrer sur l'amélioration des conceptions et de la narration plutôt que de passer des heures sur la modélisation 3D manuelle.
Fig. 4. Exemple de création d'un personnage. Image de l'auteur.
Améliorer les achats en ligne grâce à des visuels de produits en 3D
Grâce aux visuels de produits en 3D, les achats en ligne deviennent plus interactifs. Edify 3D peut aider les détaillants à créer facilement des modèles 3D réalistes et rotatifs de leurs produits, ce qui permet aux clients de mieux comprendre ce qu'ils achètent.
En donnant aux acheteurs une idée plus précise de l'aspect du produit sous tous ses angles, on peut améliorer l'expérience d'achat et réduire les retours. Grâce aux modèles 3D génératifs, les entreprises de commerce électronique peuvent améliorer la satisfaction des clients et augmenter les taux de conversion.
Aider les architectes et les concepteurs à créer de meilleurs visuels
Pour les architectes et les designers, transformer des idées en visuels détaillés peut être un processus long et complexe. Des outils comme Edify 3D peuvent faciliter ce processus en convertissant rapidement des croquis, des descriptions ou des concepts en modèles 3D précis qui permettent de visualiser et d'aider à communiquer les idées de conception. Qu'il s'agisse d'un bâtiment, d'un espace intérieur ou de meubles, la modélisation 3D accélère le processus de conception, réduit les erreurs et permet de donner vie aux projets plus rapidement.
Rendre l'éducation et la formation plus interactives grâce aux modèles 3D
Dans un article précédent, nous avons expliqué comment la vision par ordinateur contribue à l'apprentissage en alimentant la réalité augmentée (RA). Elle permet aux étudiants de superposer des informations numériques au monde réel, ce qui facilite la visualisation et la compréhension d'idées complexes. De même, la modélisation 3D joue un rôle important dans la création de simulations détaillées et interactives.
Des outils comme Edify 3D permettent aux éducateurs de concevoir et de personnaliser facilement des modèles dans des domaines tels que la formation médicale, l'ingénierie ou l'histoire. Ces modèles 3D permettent aux étudiants d'explorer et d'aborder les sujets d'une manière plus immersive et plus pratique, rendant l'apprentissage plus efficace et plus passionnant.
Fig. 5. Exemple de génération d'un modèle 3D à partir d'une image d'entrée.
Avantages et limites de NVIDIA Edify 3D
NVIDIA Edify 3D offre plusieurs avantages qui en font un outil efficace pour la création de contenu 3D. En voici quelques-uns :
Personnalisation: Les utilisateurs peuvent facilement ajuster et affiner les modèles générés pour répondre à des besoins spécifiques ou à des idées créatives.
Flexibilité créative: La plateforme offre une flexibilité dans la création de modèles, permettant aux utilisateurs d'expérimenter rapidement différents designs et concepts.
Des itérations simplifiées: La possibilité de générer rapidement des modèles et de procéder à des ajustements permet d'accélérer le processus de conception itératif, ce qui permet des révisions et des mises à jour plus rapides.
Bien qu'Edify 3D soit une option attrayante pour les professionnels et les débutants qui cherchent à accélérer leur processus de modélisation 3D, voici quelques limitations à garder à l'esprit :
Courbe d'apprentissage: Bien qu'il soit conçu pour être convivial, ceux qui découvrent la modélisation 3D pilotée par l'IA peuvent éprouver une légère courbe d'apprentissage.
Dépendance à l'égard de la qualité des données d'entrée: La qualité des modèles 3D générés dépend de la clarté et du niveau de détail du texte ou des images d'entrée. Plus l'entrée est bonne, meilleur est le résultat.
Les modèles complexes peuvent nécessiter un affinage: Les modèles 3D plus complexes ou très détaillés peuvent nécessiter une édition supplémentaire après la génération pour répondre à des normes de qualité spécifiques.
Principales informations sur NVIDIA Edify 3D
NVIDIA Edify 3D réimagine la façon dont les modèles 3D sont créés, en rendant le processus plus rapide, plus facile et plus accessible. En utilisant l'IA avancée pour gérer des tâches habituellement longues et complexes, il aide les utilisateurs à générer des ressources 3D de haute qualité avec moins d'efforts.
Qu'il soit utilisé dans les jeux, les achats en ligne, l'architecture ou l'éducation, Edify 3D simplifie les flux de travail et ouvre de nouvelles possibilités de créativité. Alors que de plus en plus d'industries adoptent la technologie 3D, des outils tels qu'Edify 3D joueront un rôle important en facilitant la concrétisation des idées.
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Comment fonctionne NVIDIA Edify 3D ?
Edify 3D transforme des descriptions textuelles ou des images de référence en modèles 3D détaillés à l'aide de techniques d'IA avancées. Le processus commence par une entrée, telle qu'un texte ou une image. Un modèle de diffusion multi-vues , qui crée des images en transformant un bruit aléatoire en un contenu significatif, génère plusieurs images RVB de l'objet sous différents angles. Ces images illustrent l'aspect de l'objet sous différentes perspectives afin d'en garantir la cohérence.
Parallèlement, un ControlNet multi-vues (un réseau neuronal conçu pour guider le processus de génération à l'aide d'informations structurelles) génère des normales de surface, qui représentent la forme et la structure de la surface de l'objet, y compris des détails tels que les courbes et les arêtes. Ces normales de surface, combinées aux images RVB, fournissent des informations visuelles et géométriques. Ces données sont transmises à un modèle de reconstruction basé sur un transformateur, un type de modèle d'intelligence artificielle qui traite des séquences d'informations pour prédire la forme, les textures et les matériaux en 3D de l'objet.
Le résultat est affiné en une maille quadruple. Pour améliorer le résultat final, un ControlNet de mise à l'échelle multi-vues (un réseau neuronal qui peut améliorer la résolution et le détail des textures sous plusieurs angles) s'assure que le modèle 3D est visuellement détaillé et poli. Ce processus permet de créer des ressources 3D de haute qualité, prêtes à l'emploi, qui conviennent à un large éventail d'applications.