Avancées de la génération 3D par intelligence artificielle
Dans un monde où la génération d’images 2D a atteint des sommets avec des technologies telles que Midjourney et Stable Diffusion, la focalisation se tourne désormais vers la génération d’objets et d’environnements en 3D.
Cela pourrait avoir des implications considérables, notamment dans le domaine des jeux vidéo, où l’univers pourrait se créer en temps réel en fonction des choix du joueur, ainsi que dans les applications de réalité virtuelle et augmentée. Toutefois, la tâche de générer des modèles 3D de manière convaincante reste complexe, principalement en raison de l’insuffisance des bases de données disponibles par rapport à celles accessibles en 2D.
Évolution de la génération 3D
Traditionnellement, la photogrammétrie constituait l’une des principales méthodes de création de modèles 3D, toutefois son efficacité était limitée et souvent laborieuse. Actuellement, une technologie innovante nommée NeRF (Neural Radiance Fields) représente une avancée notoire.
Les étapes clés incluent :
- Photogrammétrie : Utilisation de photos en multi-angles pour créer un modèle 3D.
- NeRF : Permet la prévision de nouveaux points de vue à partir d’images 2D, créant ainsi des environnements 3D plus fluides et réalistes.
- Applications de NeRF : Utilisation dans Google Maps pour des visites virtuelles réalistes et d’autres projets innovants.
Malgré sa puissance, NeRF ne génère pas de vrais modèles 3D, mais projette des images en fonction des angles spécifiés.
Les limitations et les solutions innovantes
La première approche pour résoudre le problème de l’absence de données 3D de qualité consistait à inciter les studios de jeux à partager leurs ressources en open source. Cependant, de nouvelles méthodes ont été développées pour contourner les difficultés de la génération 3D à partir de 2D.
Solutions trouvées
- Dream Fusion (Google) : Une technologie permettant de générer des représentations 3D à partir d’une seule image 2D.
- Point E (OpenAI) : Propose également des solutions similaires.
- Luma AI : Outil finalisant et raffinant la qualité des rendus 3D générés.
Cependant, il en ressort qu’en raison de l’absence de structure d’information sur les objets générés, l’intégration de ces éléments dans un projet 3D classique reste délicate.
Les retours des professionnels
Des designers ont partagé que, malgré l’engouement pour ces nouveaux outils, leur utilisation pratique en milieu de production reste limitée. Les retours tournent souvent autour du fait qu’il vaut parfois mieux construire les éléments manuellement en raison des adaptations qui pourraient être nécessaires en fonction des exigences des clients.
Avenir des outils de génération 3D
Il est largement attendu que, avec les avancées technologiques futures, notamment le 3D Gaussian Splatting, la création 3D devienne plus rapide et plus accessible. Cette technologie pourrait surpasser NeRF en termes de rapidité et de performance, rendant la génération d’objets 3D en temps réel une réalité imminente.
Conclusion et perspectives
La génération 3D assistée par l’IA est encore en pleine évolution, promettant des changements significatifs dans divers secteurs. Alors que ces innovations permettent à des non-spécialistes d’accéder à des outils de modélisation, il devient crucial de surveiller leur effet sur les pratiques établies et le marché professionnel à long terme.
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