Генерация 3D-ассетов: тестирование ChatGPT и Blender
Habr AI · оригинал
Материал подготовлен автоматизированной редакционной системой. Факты можно сверить по указанному первоисточнику.
Эксперимент с использованием ChatGPT для написания Python-скриптов в Blender показал, что ИИ способен создавать базовые низкополигональные модели, но часто ошибается в анатомии и стилистике. Для сложных объектов и высокодетализированных сцен такой подход пока неэффективен, требуя значительной ручной доработки.
Метод позволяет автоматизировать создание черновых 3D-моделей для инди-проектов, сокращая время на базовое моделирование, хотя и не заменяет профессиональный воркфлоу для сложных сцен.
В западном сообществе разработчиков активно обсуждается интеграция больших языковых моделей (LLM) с инструментами 3D-моделирования. Чаще всего в качестве связующего звена выступает протокол MCP (Model Context Protocol), который позволяет ИИ напрямую взаимодействовать с внешними сервисами и базами данных. Однако в рамках недавнего эксперимента был выбран более «хардкорный» подход: генерация готовых Python-скриптов через ChatGPT, которые затем загружались в Blender для рендеринга. Целью теста стало создание игровых ассетов в стилистике средневекового лоуполи-фэнтези.
Процесс начинался с простых текстовых запросов на русском языке, например, «напиши скрипт для 3D-модели деревянного щита со стрелами». ChatGPT генерировал код примерно за две минуты, после чего Blender выполнял рендеринг. Результатом стала грубоватая, но узнаваемая модель, которая вполне могла бы подойти для инди-игры нулевых годов. Однако при запросе «настольной лампы» ИИ неожиданно предложил дизайн в стиле арабской лампы Алладина, что потребовало уточнения промта для получения нейтрального европейского варианта.
Сложности возникли при моделировании объектов с более сложной геометрией. Попытка создать арбалет привела к появлению конструкции, напоминающей пистолет с тетивой, а детализированная пушка с орнаментальными элементами превратилась в абстрактную «надувную артиллерию». Авторы эксперимента отмечают, что LLM пока не справляется с высокодетализированными хайполи-моделями, даже при использовании референсов. Аналогичные проблемы наблюдались со скелетом-узником, где шляпа и голова не были корректно связаны в единую сетку, и каменным грифоном, который получил непропорционально крупный клюв и асимметричные крылья.
Наиболее удачными оказались модели с простой геометрией. Столик из таверны с воткнутым ножом и кристаллы маны с RGB-подсветкой получились достаточно качественными и стилистически выдержанными. Алхимическая башня, хотя и имела небольшие размеры, была признана поправимой масштабированием. В то же время сокровищница в первой версии напоминала абстрактные эллипсоиды, что потребовало доработки промта для получения более вменяемого результата.
По итогам эксперимента сделан вывод, что применение LLM в связке с Blender имеет смысл преимущественно для создания черновых заготовок. Эти модели требуют неизбежной ручной доработки для достижения приемлемого качества. Для сложных задач авторы рекомендуют использовать альтернативные пайплайны, такие как генерация референсов через Nano Banana Pro или Krea 2 с последующей обработкой в Meshy. Также планируется тестирование других языковых моделей для оценки их потенциала в генерации 3D-кода.