Versy.ai vs GET3D | Nvidia

Versy.ai transforme les plans d'étage, les moodboards et les cahiers des charges de conception en expériences spatiales explorables que vous partagez via un lien de navigateur. Les architectes et les équipes d'intérieur téléchargent des références, créent des scènes dans le cloud et permettent aux clients de visualiser un projet avant les approbations, au lieu de décrypter des planches statiques.

Les fermes de rendu et les visites vidéo montrent l'espace mais conservent rarement la disposition, les matériaux et la lumière dans une seule conversation en direct. Versy.ai combine des intérieurs navigables, des éléments 3D générés par IA, des bibliothèques de matériaux cloud et des modifications d'éclairage afin que les parties prenantes évaluent l'échelle et l'ambiance en temps réel sans casques VR.

Les studios d'intérieur, les cabinets d'architecture et les équipes d'expérience de marque en version bêta l'utilisent pour des présentations clients, des revues d'atelier et des pages de marketing spatial où un lien partageable remplace les PDF dispersés et les présentations de rendus.

GET3D génère des modèles 3D texturés que vous pouvez intégrer directement dans un moteur de rendu, entraîné uniquement à partir de collections d'images 2D. Les chercheurs de NVIDIA l'ont conçu pour produire des maillages explicites avec géométrie et texture, et non des champs de radiance neuronale nécessitant des moteurs de rendu personnalisés.

La plupart des modèles génératifs 3D à l'époque omettaient les textures, imposaient une topologie fixe ou nécessitaient des pipelines de rendu neuronal pour visualiser les résultats. GET3D utilise la méthode différentiable des tétraèdres marchants (DMTet) ainsi que des pertes adversariales sur des images RGB rasterisées et des silhouettes, ce qui donne en sortie un maillage texturé standard. Le compromis est un accès de niveau recherche : il s'agit d'un projet du laboratoire d'IA NVIDIA Toronto présenté à NeurIPS 2022, et non d'un SaaS hébergé avec un bouton de téléchargement.

Le modèle prend en charge les voitures, chaises, animaux, motos, personnages humains et bâtiments. Il supporte également la génération de formes guidée par texte via un affinage basé sur CLIP, similaire à StyleGAN-NADA, et peut dissocier la géométrie de la texture grâce à des codes latents séparés.