CSM vs Text-To-4D

CSM, également connu sous le nom de Cube par Common Sense Machines, est une plateforme d'IA de premier plan qui transforme des images, du texte et des esquisses en actifs et mondes 3D prêts pour le jeu. Elle supporte des créateurs allant des amateurs aux studios de jeux professionnels et aux concepteurs industriels, permettant une création de contenu 3D rapide et efficace. La plateforme s'intègre harmonieusement avec des outils 3D populaires tels que Unity, Unreal et Blender, ce qui en fait un choix polyvalent pour divers flux de travail.

La plateforme propose plusieurs méthodes de génération alimentées par l'IA, notamment Image vers 3D, Texte vers 3D, Chat vers 3D, et Image vers Kit pour la génération de maillages à partir de pièces. Ces fonctionnalités permettent aux utilisateurs de créer des personnages 3D complexes, des environnements et des pièces CAD avec des textures à rendu physiquement basé (PBR) et une retopologie assistée par IA. Cette large gamme de fonctionnalités prend en charge à la fois des workflows artistiques et techniques en 3D.

La valeur de CSM réside dans l'accélération de la création d'actifs 3D tout en maintenant une qualité adaptée aux jeux et à la conception de produits. Elle s'adresse à un large public, allant des créateurs occasionnels expérimentant la 3D aux équipes professionnelles nécessitant des solutions évolutives. La plateforme offre également un accès API pour l'intégration dans des pipelines sur mesure et supporte la propriété de contenu privé.

Techniquement, CSM exploite des modèles avancés d'IA générative entraînés sur des données variées pour convertir des entrées 2D en sorties 3D détaillées. Le système prend en charge le téléchargement d'images multi-vues et la retouche IA pour renforcer le réalisme des actifs. Les utilisateurs bénéficient de serveurs dédiés rapides et de modèles de prévisualisation turbo illimités selon leur niveau d'abonnement.

Les plans d'abonnement de la plateforme sont conçus pour répondre à différents niveaux d'utilisation, allant des essais gratuits avec des crédits limités aux solutions d'entreprise avec contrats personnalisés. Des avantages supplémentaires incluent un support prioritaire et du mentorat pour les plans de niveau supérieur. CSM encourage également une communauté via Discord et des programmes de parrainage.

Dans l'ensemble, CSM se démarque en combinant plusieurs techniques de génération 3D alimentées par l'IA en une plateforme accessible, simplifiant le processus créatif pour les artistes et développeurs 3D. Son accent sur les actifs prêts pour le jeu et son intégration avec les outils standards de l'industrie en font un choix pratique pour la création de contenu 3D moderne.

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.