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praxis:3d_modellierung

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

Siehe auch: 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.

🏰 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.

🤖 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.

👤 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.

🌋 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

Tool-Hinweise: KI-Tools für 3D-Generierung

🧰 Übersicht nützlicher Tools

  • Luma AI
    1. Erstellt 3D-Szenen & Modelle via NeRF aus Video- oder Bildmaterial
    2. Ideal für fotorealistische Rekonstruktionen
    3. Export als OBJ/GLB möglich
  • Meshy.ai
    1. Text-to-3D & Texturing in einem Workflow
    2. Unterstützt OBJ, GLB, FBX
    3. Intuitives Interface, Community-Modelle
  • Kaedim
    1. Text-zu-3D-Modell mit Fokus auf Game-Assets
    2. Automatisiert Modellierung & UV-Mapping
    3. Monatliches Kontingent, kommerzielle Lizenz verfügbar
  • Sloyd.ai
    1. Echtzeit-Parametrisierung von 3D-Modellen
    2. Ideal für Low-Poly und mobile Anwendungen
    3. Export in Unity/Unreal-fähigen Formaten
  • Scenario.gg
    1. Generiert Assets für Games (auch 2D → 3D per KI)
    2. Styleguides und Custom-Modelltraining möglich
    3. Ideal für kreative Spielwelten
  • GET3D (NVIDIA)
    1. Forschungsmodell für generatives 3D aus Text + Bild
    2. Teilweise Open Source, aber eher experimentell
praxis/3d_modellierung.txt · Zuletzt geändert: 2025/05/22 19:09 von 127.0.0.1

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