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[设计艺术]人工智能是不是应该发展3d的拆uv和拓扑模型？ |
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我认为拆uv和拓扑是最繁琐的步骤，如果人工智能可以训练出拆uv和拓扑这些就好了，以后只要用布尔和犀牛建模就行了效率大大的快啊，欢迎讨论 |
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是的。但可悲的是，现阶段3D AI很少是纯粹基于网格（mesh）来做的了，他们根本就不做mesh，谈何uv和拓扑？ 现阶段的3D AI基本都是生成式的。大多都是用marching cubes得到三维网格，由此得到的网格基本上拓扑是废的，布线杂乱，要想转变为规则布线的四边形网格难度极高。 如果不能规则布线，则难以进行手工编辑，传统的网格编辑方法在AI得到的网格上行不通。现阶段有些AI工作聚焦于输入一段描述的文本进行编辑，希望替代手工编辑弊端；还有一些则需要给的一些图片，生成相符图片的三维内容。但是他们的优缺点都是显而易见的。只能出来“看上去很漂亮”的结果，但是一看布线，乱七八糟。 如果没有手工编辑的需要，指的是传统修改uv贴图和直接编辑网格顶点的那一套，那么现阶段AI研究者认为，可能是没有必要研究uv和拓扑布线的。 至于拆uv，AI领域的相关工作少之又少。uv的目的是想把一些属性映射到网格上，比如颜色法向之类的。但是目前AI的研究者很少是单纯使用网格来做的了，他们倾向于使用他们自成一套的所谓的NeRF或GS来做，这些方案基于所谓的体渲染，就是有一个所谓的“场”，把点坐标丢进去，就能得到这个坐标下的属性值。而uv展开往往需要查询到底是这个贴图中的哪个位置，再从贴图中插值得到对应的属性值。NeRF或GS属于另一种技术路径。该怎么说呢，就像是NeRF或GS的出现让研究者们看到了一丝曙光，在这套体系下做非常方便，所以大家一股脑的灌水他们。相对的，纯粹基于网格的技术路径就没落了。一方面要基于纯网格做，要学习一堆的网格处理技术，大多数AI研究者都不熟悉这一套，所以挺少人做的；另一方面，使用NeRF或GS能够较好地与神经网络兼容，而AI就是要靠神经网络的，所以NeRF或GS爆火也是说的过去的。 至于拓扑布线，现阶段AI生成的结果只最求生成看的过去的结果，他可不管后期你要不要进行后处理。就算布线很乱，丢到渲染器里大多都能渲染出来。除非你有特殊需求，比如仿真或者做表面细分的时候，可能会强制要求你要有四边网格。 综上所述，现阶段AI发展基本上是吃了人口红利，大家一窝蜂地涌进来才造成了欣欣向荣的局面。只有等到浪潮退去，可能才意识到NeRF和GS或许没有想象中的那么好（他们也有很多弊端），传传统统的网格或许才是最佳技术路径。到时候，自动展uv和自动拓扑布线才能爆火起来。 谁知道呢，或许技术的发展是一个圈。 |
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你有没有发现，现在的AI绘画都是油画，每种画风中的人物也是雷同。 简单说来就是现阶段AI只能繁化，不能简化。 每个训练模型都是在画一个人物，用过增加细节来区分不同。 没见AI能画出一副有创新的国画。 就像现在围棋AI，等帮助人引发新的棋路。 绘画AI对国画的启发几乎为零。 国画的精髓在于精炼简化。 拓扑就是对现实结构简化的过程。 展UV也是。 因此，现阶段简化的工作还需要人类参与。 这也是现阶段AI的死穴。 |
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你的看法非常有趣!开发AI辅助3D模型建模的拆UV和生成拓扑结构,的确能大大提高模型师的工作效率。 理由如下: 拆UV和拓扑是3D建模中非常耗时的环节,也比较依赖人工经验,容易出错。使用AI自动生成初步的UV和拓扑,可以极大降低建模师的工作强度,让them专注于后期精修和提高质量。目前相关的数据集和算法仍比较缺乏,如果有人工智能公司或团队能聚焦这一领域研究,并训练出高质量的自动拆UV和拓扑AI系统,会对整个3D内容产业起到重大的促进作用。配合Boolean建模和细分,使用AI自动生成的UV和拓扑,可以极大提升3D素材的产出效率和降低成本。 所以总体来说,我非常认同如果AI能自动化解决UV和拓扑问题,那对3D内容建模产业会是一次重大的革新。这是一个值得深入研究的高价值方向。 |
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是 |
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