Meshy vs Tripo: две нейросети, один небоскрёб и немного боли
Я решила устроить небольшую проверку на прочность двум нейросетям, которые умеют превращать картинку в 3D-модель. На ринг вышли Meshy и Tripo.
Задание на словах простое: вот вам изображение небоскрёба – сделайте из него 3D-модель. Но сам небоскрёб – тот ещё экзамен: сложная геометрия, повторяющиеся элементы фасада, множество окон и деталей, которые нужно правильно считать с одного ракурса. Без чертежей, без дополнительных фото, без долгих объяснений – просто картинка. Потому что именно так мы, дизайнеры, и хотим использовать ИИ: закинул картинку, получил модель, пошёл пить кофе.
Ну да, конечно😊
Раунд первый: что это вообще такое?
Начала с базовых движков в обеих нейросетях. И здесь обе дружно провалили экзамен.
Meshy выдал модель, которая уже на первый взгляд выглядит кривовато. Не в смысле «интересная авторская интерпретация», а именно: что-то пошло не так.
Части здания потерялись, некоторые элементы фасада превратились в странные геометрические образования, а отдельные участки выглядят так, будто нейросеть просто решила: «Ну это я додумывать не буду».
Tripo в первом раунде тоже не стал геройствовать.
Форма здания узнаётся, но деталей явно не хватает. Где-то исчезли элементы фасада, где-то геометрия получилась слишком грубой.
И это тот случай, когда не нужно быть 3D-художником, чтобы понять: нет, такое нам не надо. Если моя задача – получить нормальную исходную модель, а не современную скульптуру «Небоскрёб после тяжёлого дня», придётся попробовать ещё раз.
Раунд второй: а вот теперь интересно
Я переключилась на последние модели генерации в Meshy и Tripo. И вот тут эксперимент внезапно перестал быть смешным.
Обе нейросети выдали модели примерно по 2 млн полигонов.
Разница с первой попыткой – колоссальная. Теперь это уже не просто объект, похожий на здание: сохранилась сложная форма небоскрёба, появилось значительно больше элементов фасада, геометрия стала детальнее, а модель действительно можно рассматривать с разных сторон.
То есть нейросеть наконец перестала угадывать, что я примерно имела в виду, и начала работать с самим объектом.
Meshy или Tripo?
Вот здесь начинается самое интересное. Если бы одна модель получилась прекрасной, а вторая – ужасной, я бы просто написала: «Победил товарищ X, всем спасибо». Но нет. В последних движках обе нейросети показали очень достойный результат.
И поэтому вопрос «Meshy или Tripo?» остаётся открытым – и, возможно, это даже хорошо. Теперь можно выбирать между ними уже по другим параметрам: удобству интерфейса, скорости генерации, стоимости и дополнительным возможностям.
Но есть один нюанс, который у обеих нейросетей оказался одинаковым: они любят полигоны. В моём случае обе модели получились примерно на 2 млн полигонов, а это уже серьёзная нагрузка для любой 3D-программы: будь то Blender, 3ds Max или другой софт. Для дальнейшей работы такую модель придётся оптимизировать – уменьшать количество полигонов, чистить геометрию и, возможно, заново выстраивать отдельные элементы.
А вот для 3D-печати высокая детализация может быть скорее преимуществом: чем точнее исходная геометрия, тем больше деталей потенциально можно сохранить при подготовке модели к печати.
В следующих статьях я покажу, как оптимизировать такую тяжёлую 3D-сетку и превратить её в нормальную рабочую модель.
Но самое важное здесь другое:
ИИ уже не просто «рисует красивую картинку»
Мы постепенно переходим к довольно любопытному моменту: раньше ИИ мог показать нам красивый небоскрёб, а теперь он может создать его объёмную основу.
Да, иногда результат выглядит так, будто архитектор проекта уснул прямо над клавиатурой. Да, первая генерация может отправиться прямиком в корзину. Но если выбрать подходящую модель генерации, результат уже можно использовать как реальную отправную точку для дальнейшей работы. И вот это для меня гораздо интереснее очередной красивой картинки, потому что красивых картинок нейросети уже умеют делать миллион. А вот когда из картинки начинает получаться рабочая 3D-геометрия, дизайнеру становится действительно интересно. Тут уже можно не просто восхищаться магией ИИ, а открывать Blender и смотреть, что же он там натворил.