Versy.ai vs GET3D | Nvidia

Versy.ai convierte planos de planta, moodboards y briefs de diseño en experiencias espaciales explorables que compartes mediante un enlace en el navegador. Arquitectos y equipos de interiorismo suben referencias, construyen escenas en la nube y permiten que los clientes recorran un proyecto antes de las aprobaciones en lugar de descifrar tableros estáticos.

Las granjas de renderizado y los recorridos en vídeo muestran el espacio, pero rara vez mantienen el diseño, los materiales y la iluminación en una conversación en vivo. Versy.ai combina interiores navegables, activos 3D generados por IA, bibliotecas de materiales en la nube y ediciones de iluminación para que las partes interesadas evalúen la escala y la atmósfera en tiempo real sin necesidad de cascos de realidad virtual.

Los estudios de interiorismo, las firmas de arquitectura y los equipos de experiencia de marca en fase beta lo utilizan para presentaciones a clientes, revisiones de estudio y landings de marketing espacial donde un enlace compartible reemplaza a los PDFs dispersos y los decks de renders.

GET3D genera activos de mallas 3D texturizadas que puedes insertar directamente en un motor de renderizado, entrenado únicamente a partir de colecciones de imágenes 2D. Investigadores de NVIDIA lo desarrollaron para producir mallas explícitas con geometría y textura, no campos de radiancia neuronal que requieren renderizadores personalizados para su uso.

La mayoría de los modelos generativos 3D en ese momento omitían texturas, te limitaban a una topología fija o requerían pipelines de renderizado neuronal para visualizar resultados. GET3D utiliza tetraedros diferenciables en marcha (DMTet) junto con pérdidas adversariales sobre imágenes RGB rasterizadas y siluetas, por lo que el resultado es una malla texturizada estándar. La compensación es el acceso a nivel de investigación: este es un proyecto del Laboratorio de IA de NVIDIA Toronto presentado en NeurIPS 2022, no un SaaS alojado con un botón de carga.

El modelo maneja autos, sillas, animales, motocicletas, personajes humanos y edificios. También soporta generación de formas guiada por texto mediante ajuste fino basado en CLIP, similar a StyleGAN-NADA, y puede separar la geometría de la textura mediante códigos latentes separados.