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 est un projet de recherche de Meta AI (MAV3D) qui génère des scènes dynamiques tridimensionnelles à partir de descriptions textuelles. La méthode utilise un Neural Radiance Field dynamique en 4D optimisé pour la cohérence d'apparence, de densité et de mouvement en interrogeant un modèle de diffusion texte-vidéo.

Contrairement aux générateurs 3D statiques qui produisent un seul maillage, Text-To-4D crée des scènes que l'on peut visualiser sous n'importe quel angle de caméra et intégrer dans d'autres environnements 3D. L'approche ne nécessite pas de données d'entraînement 3D ou 4D ; le modèle texte-vidéo sous-jacent est entraîné uniquement sur des paires texte-image et des vidéos non étiquetées.

La page du projet propose des exemples de démonstration pour des invites texte-vers-4D comme « un corgi jouant avec une balle » et des conversions image-vers-4D à partir de photos fixes. Il s'agit d'une vitrine de recherche, non d'un produit commercial avec une API publique ou une inscription. Les chercheurs et artistes 3D intéressés par la génération de scènes dynamiques basées sur NeRF peuvent consulter l'article et les exemples sur le site.