Sloyd vs Text-To-4D

Sloyd transforma textos, fotos ou modelos paramétricos em modelos 3D texturizados diretamente no navegador. Você pode gerar ativos a partir de uma descrição, enviar uma referência JPG ou PNG, ou começar a partir de modelos artesanais com controles deslizantes. As exportações são feitas nos formatos GLB, FBX, OBJ, STL, USD e outros para motores de jogos, ferramentas DCC e impressoras 3D.

Muitos geradores 3D limitam cada comando com créditos restritos. Sloyd oferece geração ilimitada de texto e imagem em planos pagos, com usuários convidados tendo uma geração AI 3D por dia e personalização ilimitada de modelos no navegador. Os níveis Plus e Pro adicionam acesso a plugins para Unity, Unreal e Blender, auto-rigging, animação AI e licenciamento comercial.

O produto é adequado para desenvolvedores de jogos, estúdios independentes, entusiastas de impressão 3D, equipes de visualização para e-commerce e arquitetos que precisam de iteração rápida. Sloyd também oferece um criador de avatar para Roblox, controles de topologia até 500K triângulos no Pro e suporte comunitário no Discord. O suporte pago é via email [email protected].

Text-To-4D é um projeto de pesquisa da Meta AI (MAV3D) que gera cenas dinâmicas tridimensionais a partir de descrições em texto. O método utiliza um Neural Radiance Field dinâmico 4D otimizado para consistência de aparência, densidade e movimento, consultando um modelo de difusão texto-para-vídeo.

Diferente dos geradores 3D estáticos que produzem uma única malha, o Text-To-4D gera cenas que podem ser visualizadas de qualquer ângulo de câmera e compostas em outros ambientes 3D. A abordagem não requer dados de treinamento 3D ou 4D; o modelo texto-para-vídeo subjacente é treinado apenas com pares texto-imagem e vídeos não rotulados.

A página do projeto hospeda amostras de demonstração para comandos texto-para-4D como "um corgi brincando com uma bola" e conversões imagem-para-4D a partir de fotos estáticas. É uma vitrine de pesquisa, não um produto comercial com API pública ou cadastro. Pesquisadores e artistas 3D interessados em geração dinâmica de cenas baseada em NeRF podem explorar o artigo e as saídas de exemplo no site.