Sloyd vs Text-To-4D

Sloyd es una herramienta de modelado 3D basada en la web que simplifica la creación de modelos 3D detallados utilizando entradas de texto e imágenes impulsadas por IA. Está dirigida a desarrolladores de juegos, diseñadores y entusiastas de la impresión 3D, ofreciendo generación rápida e intuitiva de modelos sin necesidad de habilidades avanzadas en modelado. Los usuarios pueden generar activos 3D únicos a partir de indicaciones de texto o imágenes, personalizar modelos con preajustes de estilo y controlar la cantidad de polígonos para adaptarse a las necesidades específicas de juegos o animaciones. La plataforma combina IA generativa con plantillas paramétricas, permitiendo iteraciones rápidas y ediciones sencillas, mientras asegura una topología optimizada para juego y lista para usar. Sloyd también soporta importar modelos a plataformas como Roblox para rigging y animación, ampliando su uso en la creación de personajes. Su aplicación web y SDK ofrecen acceso flexible tanto para aficionados como para profesionales, con una API que integra la generación de activos 3D impulsados por IA directamente en juegos o aplicaciones. Este enfoque reduce el tiempo de modelado de horas a segundos, haciendo que la creación en 3D sea más accesible y eficiente.

Text-To-4D, también conocido como MAV3D (Make-A-Video3D), genera escenas dinámicas tridimensionales a partir de descripciones de texto simples. Utiliza un campo de radiación neural dinámico de 4D (NeRF) optimizado para mantener la apariencia, densidad y movimiento coherentes de la escena, aprovechando un modelo de difusión de Texto-a-Video. Esto permite crear videos dinámicos que pueden ser visualizados desde cualquier ángulo de cámara y integrados en diversos entornos 3D.

A diferencia de los métodos tradicionales de generación 3D, MAV3D no requiere datos de entrenamiento en 3D o 4D. En su lugar, se basa en un modelo de Texto-a-Video entrenado únicamente con pares de texto e imagen y videos no etiquetados, lo que lo hace accesible para usuarios sin conjuntos de datos especializados. Este enfoque abre nuevas posibilidades para creadores, desarrolladores e investigadores interesados en generar contenido dinámico 3D inmersivo a partir de indicaciones de texto.

La herramienta está diseñada para un público amplio, incluyendo desarrolladores de juegos, animadores y creadores de contenido de realidad virtual que desean producir rápidamente escenas dinámicas en 3D sin necesidad de modelado o animación manual. Ofrece un valor único al combinar generación basada en texto con salida de escenas dinámicas en 3D, que puede ser utilizada en aplicaciones interactivas o narrativas visuales.

Desde el punto de vista técnico, el método integra un NeRF de 4D con un modelo de difusión de Texto-a-Video para garantizar la coherencia de movimiento y apariencia a lo largo del tiempo y el espacio. Esto resulta en escenas dinámicas suaves y realistas que pueden ser exploradas desde múltiples puntos de vista. El sistema mejora las bases internas previas al producir videos en 3D de mayor calidad y coherencia a partir de entradas textuales.

En general, Text-To-4D destaca como el primer método conocido para generar escenas 3D completamente dinámicas a partir de texto, cerrando la brecha entre la generación de videos basada en texto y la síntesis de escenas en 3D. Ofrece una solución flexible e innovadora para crear contenido inmersivo sin necesidad de datos complejos en 3D o animación manual.