Обзор софта для создания 3D окружения
В этом разделе нашего исследования мы сфокусируем внимание на двух передовых платформах — Luma AI и Polycam, предоставляющих инновационные методы сканирования окружения и создания трехмерных моделей. Для более глубокого понимания и оценки их функционала, мы проанализируем возможности каждого из них, выявим их преимущества и потенциальные области применения в создании трехмерных сцен.
Luma AI
Приложение Luma AI
Luma AI — это бесплатный инновационный инструмент, в основе которого лежит технология NeRF, предназначенный для создания реалистичных изображений объектов, ландшафтов, продуктов и сцен.
Этот инновационный подход существенно упрощает процесс создания 3D-контента, освобождая пользователей от необходимости иметь профессиональные навыки настройки. Все, что вам нужно, — это ваш iPhone и приложение Luma AI. Это обеспечивает удобство и доступность для широкого круга пользователей, позволяя им быстро и легко воплощать свои творческие идеи в визуально привлекательный 3D-контент.
@splnlss, Arosa Hörnli — Switzerland. 2023
@austinrp, garden pond. 2023
@Azi, Pillory, Sintra. 2023
Как использовать Luma AI?
1. Загрузите видеозаписи или фотографии, либо проведите съемку прямо в приложении Luma AI. Искусственный интеллект приложения анализирует предоставленные данные и автоматически создает трехмерную модель вашего объекта. Время генерации сцены зависит от исходных данных. 2. После создания модели вы можете преобразовать сетку в различные форматы, такие как GLTF, OBJ или USDZ, в зависимости от ваших потребностей и экспортировать результат своего сканирования 3. После, при желании, вы можете поделиться своими результатами с сообществом Luma AI или предоставить доступ к ним выбранным пользователям.
Polycam
Приложение Polycam для фотограмметрии
Polycam представляет собой собой еще одно инновационное приложение/сервис для захвата реальности, предоставляющее возможность проводить сканирование объектов при помощи iPhone и формировать высокодетализированные 3D-модели. На фоне современного взаимодействия мобильных устройств и технологии 3D-сканирования, Polycam является отличным вариантом для тех, кто стремится к легкости в использовании и высокому качеству результата.
Процесс сканирования
Процесс сканирования
Результат сканирования в Polycam. Автор: Käy Vriend. 2020
Фотография объекта. Автор: Käy Vriend. 2020
Результат сканирования в Polycam. Автор: Käy Vriend. 2020
Практическая часть исследования
Я решила использовать приложение Luma AI для проведения собственного эксперимента по сканированию окружающей среды. В качестве исходных визуальных данных были выбраны видео, которые послужили основой для создания трехмерных моделей. Кроме того, приложила несколько видео, иллюстрирующих облако точек — ключевой элемент процесса сканирования.
Слева — исходное видео, справа — результат сканирования в Luma AI
Слева — исходное видео, справа — результат сканирования в Luma AI
Слева — исходное видео, справа — результат сканирования в Luma AI
Слева — исходное видео, справа — результат сканирования в Luma AI
Слева — исходное видео, справа — результат сканирования в Luma AI
Слева — исходное видео, справа — результат сканирования в Luma AI
Слева — исходное видео, справа — результат сканирования в Luma AI
Облако точек
В рамках работы с Luma AI результат эксперимента оказался удовлетворительным. 3D-модель, созданная из видео, обладает высокой детализацией и реалистичностью, с минимальными временными затратами. Облако точек дополняет геометрическую информацию, подчеркивая точность реконструкции. Этот опыт подчеркивает эффективность и доступность методов сканирования окружения, особенно при использовании Luma AI.
Что может помочь получить наилучший результат?
Для достижения наилучших результатов при сканировании окружающей среды с использованием методов, таких как Neural Radiance Fields (NeRF) и другие техники сканирования, важно учесть несколько ключевых приемов. Эти методы могут значительно повысить точность и качество получаемых трехмерных моделей:
Качество входных данных: Изображения и видео должны быть высокого качества. Чем более детализированные и четкие изображения используются в процессе сканирования, тем более реалистичные будут результаты.
Многообразие ракурсов: Многообразия ракурсов позволяет лучше охватить трехмерное пространство. Это особенно важно для методов, ориентированных на воссоздание трехмерных сцен.
Мощные компьютерные ресурсы: Используйте компьютер с хорошей графической картой, чтобы ускорить процесс создания 3D сцен.
Настройка ISO: В условиях недостаточного освещения увеличение ISO может помочь собрать более яркие изображения, но может также внести дополнительный шум. Экспериментируйте с настройками ISO в зависимости от освещения, стремясь найти баланс между яркостью и качеством изображения.
Замедленная съемка: Такая съемка может помочь уменьшить размытие.
Отключение HDR: Во время съемки видео лучше отключить HDR для получения наилучших результатов.
Постобработка данных: Сглаживание, удаление лишних объектов и улучшение текстур, помогает добиться более качественных и реалист
