3DFY.ai vs Text-To-4D

3DFY.ai révolutionne le processus de création de modèles 3D en exploitant la puissance de l'intelligence artificielle. Cette plate-forme innovante permet aux utilisateurs de générer facilement des modèles 3D très détaillés, en utilisant soit une simple invite de texte, soit une seule image comme point de départ. La technologie est conçue pour répondre à un large éventail d’industries et de créatifs individuels, offrant une solution évolutive pour la production d’actifs 3D de haute qualité. 3DFY.ai propose divers services, notamment 3DFY Prompt, Megapacks, Traitement d'images et solutions personnalisées qui répondent aux besoins spécifiques des entreprises et des créateurs. Avec 3DFY.ai, la production de contenu 3D ne se limite plus aux méthodes traditionnelles telles que la photogrammétrie, la numérisation 3D et la création manuelle, qui sont souvent coûteuses, chronophages et difficiles à faire évoluer. Cette plate-forme est parfaite pour ceux qui cherchent à s'exprimer dans l'espace 3D ou pour les entreprises souhaitant générer des ensembles de données 3D massifs de manière rapide et efficace.

Text-To-4D, également connu sous le nom de MAV3D (Make-A-Video3D), génère des scènes dynamiques tridimensionnelles à partir de descriptions textuelles simples. Il utilise un champ de radiance neuronal dynamique 4D (NeRF) optimisé pour une cohérence dans l'apparence de la scène, la densité et le mouvement en tirant parti d'un modèle de diffusion Text-to-Video. Cela permet de créer des vidéos dynamiques pouvant être visualisées sous n'importe quel angle de caméra et intégrées dans divers environnements 3D.

Contrairement aux méthodes traditionnelles de génération 3D, MAV3D ne requiert aucune donnée d'entraînement 3D ou 4D. Il s'appuie plutôt sur un modèle Text-to-Video entraîné uniquement sur des paires texte-image et des vidéos non étiquetées, le rendant accessible aux utilisateurs ne disposant pas de jeux de données spécialisés. Cette approche ouvre de nouvelles possibilités pour les créateurs, développeurs et chercheurs souhaitant générer du contenu 3D immersif à partir de simples invites textuelles.

L'outil est destiné à un large public, incluant les développeurs de jeux, les animateurs et les créateurs de contenu en réalité virtuelle qui veulent produire rapidement des scènes 3D dynamiques sans modélisation ou animation manuelle. Il offre une valeur unique en combinant la génération basée sur le texte avec la sortie de scènes 3D dynamiques, utilisables dans des applications interactives ou pour la narration visuelle.

Techniquement, la méthode intègre un NeRF 4D avec un modèle de diffusion Text-to-Video pour garantir la cohérence du mouvement et de l'apparence dans le temps et l'espace. Cela aboutit à des scènes dynamiques fluides et réalistes, explorables sous plusieurs points de vue. Le système améliore les précédents benchmarks en produisant des vidéos 3D de meilleure qualité et plus cohérentes à partir d’un texte.

Dans l’ensemble, Text-To-4D se démarque comme la première méthode connue pour générer des scènes 3D entièrement dynamiques à partir de texte, comblant le gap entre la génération vidéo basée sur le texte et la synthèse de scènes 3D. Il offre une solution flexible et innovante pour créer du contenu immersif sans nécessiter de données 3D complexes ou d'animation manuelle.