ScanTo3D | OpalAi vs Farm3D

ScanTo3D par OpalAi est une application de génération 3D pour iPhone Pro et iPad Pro qui transforme les scans de parcours LiDAR en plans d'étage, nuages de points et modèles prêts pour le BIM. Vous parcourez un espace avec votre téléphone, capturez la géométrie en mode InstaCAD ou LiDAR, et exportez des jumeaux numériques dans des formats comme OBJ, GLTF, STL et USDZ. Elle s'adresse aux propriétaires, entrepreneurs et équipes de gestion des installations qui ont besoin de documentation conforme à l'état réel sans transporter un scanner dédié.

Comparé à la location de matériel LiDAR sur trépied, ScanTo3D échange le coût de l'équipement contre les exigences de l'appareil et un traitement cloud optionnel. Le mode InstaCAD crée des plans 2D et des modèles CAD 3D en temps réel pour des espaces de moins de 2 000 pieds carrés, tandis que le mode LiDAR gère des environnements plus grands sans limite stricte de taille, bien qu'OpalAi recommande de maintenir chaque scan en dessous d'environ 5 000 pieds carrés.

Les gestionnaires de site, équipes immobilières et commerciaux en construction l'utilisent pour des plans rapides, des calculs de surface habitable brute conformes à la norme ANSI, et des exports 3D texturés. OpalAi annonce une erreur inférieure à 1 pouce par 30 pieds et environ 98 % de précision sur les plans d'étage et objets BIM générés.

Farm3D est une méthode de recherche pour la reconstruction 3D monoculaire d'animaux articulés, développée à l'Université d'Oxford et publiée à 3DV 2024. Vous lui fournissez une photo d'un cheval, d'une vache ou d'un mouton, et elle restitue en quelques secondes une forme 3D complète avec texture, sans entraînement sur des photographies réelles. La page du projet documente l'approche, présente des démonstrations de reconstruction et propose des liens vers le code et le jeu de données de référence Animodel.

La plupart des générateurs 3D nécessitent de grands ensembles de données 3D étiquetées ou des captures multi-vues. Farm3D s'entraîne entièrement sur des vues synthétiques produites par Stable Diffusion, puis utilise le même modèle de diffusion comme critique lors de l'apprentissage. Cela lui permet de récupérer des détails fins comme les pattes et les oreilles sur des catégories qu'il n'a jamais vues en images réelles, ce qui est inhabituel pour les pipelines de reconstruction monoculaire qui reposent sur une supervision du monde réel.

Les chercheurs étudiant la forme 3D articulée, les ingénieurs en vision par ordinateur développant des pipelines d'actifs animaliers, et les artistes 3D explorant la synthèse contrôlable trouveront les démonstrations et le code ouvert utiles. La méthode prend également en charge le relighting, l'échange de textures entre modèles de même catégorie, et l'animation squelettique une fois la forme générée.