08. 3D-Modellierung (Text-to-3D, NeRF)
Siehe auch: Text-to-3D
Siehe auch: NeRF
Überblick
KI-Systeme können heute aus Textbeschreibungen oder Bildern realistische oder stilisierte 3D-Modelle erzeugen. Diese Modelle lassen sich in Bereichen wie Gaming, Produktdesign, Architektur oder Robotik verwenden.
Typische Einsatzfelder:
Text-to-3D-Objekte (für Games, AR/VR, Produktvisualisierung)
3D-Gesichter & Avatare
Szenengenerierung (z. B. Räume, Landschaften)
NeRF (Neural Radiance Fields) für fotorealistische Rekonstruktion
Simulationen & Trainingsdaten für Robotik
Aufbau eines 3D-Prompts
Ein aussagekräftiger Prompt für die 3D-Erzeugung enthält:
Objekttyp oder Szene (z. B. futuristischer Stuhl, mittelalterliches Dorf)
Material & Stil (Holz, Metall, cartoonhaft, realistisch, Low Poly)
Detailgrad / Polygonanzahl (für Echtzeitanwendungen wichtig)
Verwendungszweck (AR/VR, Spielobjekt, Produktdemo, Simulation)
Format (optional): GLB, OBJ, FBX, USDZ etc.
→ Je detaillierter die Beschreibung, desto besser das Ergebnis.
🧱 Prompt-Beispiele für Text-to-3D
🪑 Beispiel 1 – Einzelobjekt: Stuhl
Prompt:
> Erstellen Sie ein detailliertes 3D-Modell eines modernen Bürostuhls mit einer Netzrückenlehne, Metallarmlehnen und einem schwarzen Ledersitz. Stil: realistisch. Format: GLB. Vorgesehen für die Verwendung in einem AR-Möbelkatalog.
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🏰 Beispiel 2 – Szene: Mittelalterliches Dorf
Prompt:
> Erstelle eine stilisierte 3D-Dorfszene mit Fachwerkhäusern, Kopfsteinpflasterstraßen, einem zentralen Marktplatz und Holzkarren im mittelalterlichen Stil. Stil: Niedrig-Poly. Anwendungsfall: Spiele-Entwicklung. Export format: glTF.
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🤖 Beispiel 3 – Roboterarm für Simulation
Prompt:
> Erstellen Sie ein vereinfachtes 3D-Modell eines 6-achsigen Industrieroboterarms. Stil: mechanisch, saubere Geometrie, optimiert für die Physiksimulation. Export als OBJ.
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👤 Beispiel 4 – 3D-Gesicht/Avatar aus Textbeschreibung
Prompt:
> Erstellen Sie einen halb-realistischen 3D-Avatar einer jungen Frau mit kurzen lockigen Haaren, Brille und hellem Kapuzenpullover. Neutraler Ausdruck. Anwendungsfall: Charakter-Rigging in Unity.
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🌋 Beispiel 5 – Landschaft & Umgebung
Prompt:
> Erzeugen Sie ein 3D-Gelände mit Bergen, Flüssen und Wäldern. Stil: stilisiert, aber mäßig realistisch. Gedacht für ein Open-World-Erkundungsspiel. Grundlegende Texturierung hinzufügen.
Prompt-Tipps für 3D-Modellierung
Wähle den Stil und das Format je nach Einsatzbereich (Game Engine ≠ CAD ≠ Web)
Bei Animation: Gib an, ob das Modell rigged oder static sein soll
Achte auf Polygonanzahl bei Echtzeit-Projekten (Low Poly vs. High Poly)
Formuliere genaue Eigenschaften: Form, Größe, Textur, Farbe
Für NeRF: am besten mit Foto-Set oder 360°-Video arbeiten
Luma AI
Erstellt 3D-Szenen & Modelle via NeRF aus Video- oder Bildmaterial
Ideal für fotorealistische Rekonstruktionen
Export als OBJ/GLB möglich
Meshy.ai
Text-to-3D & Texturing in einem Workflow
Unterstützt OBJ, GLB, FBX
Intuitives Interface, Community-Modelle
Kaedim
Text-zu-3D-Modell mit Fokus auf Game-Assets
Automatisiert Modellierung & UV-Mapping
Monatliches Kontingent, kommerzielle Lizenz verfügbar
Sloyd.ai
Echtzeit-Parametrisierung von 3D-Modellen
Ideal für Low-Poly und mobile Anwendungen
Export in Unity/Unreal-fähigen Formaten
Scenario.gg
Generiert Assets für Games (auch 2D → 3D per KI)
Styleguides und Custom-Modelltraining möglich
Ideal für kreative Spielwelten
GET3D (NVIDIA)
Forschungsmodell für generatives 3D aus Text + Bild
Teilweise Open Source, aber eher experimentell