Hacker News 의견

• 한 사용자는 생성 AI의 주요 측면으로서 3D 모델링의 발전을 긍정적으로 보고 있으며, 특히 VR 자산 생성의 어려움을 언급함

  • 실세계 아이템을 3D 프린팅할 수 있는 모델을 AI가 텍스트, 사진, LIDAR 등의 입력을 통해 만들 수 있는 가능성에 관심을 가짐

• 다른 사용자는 VR 콘텐츠 생성이 매우 노동 집약적이라며, 3D 모델 생성 도구가 메타버스의 주요 촉진제가 될 것이라고 기대함

• 또 다른 사용자는 최근의 텍스트/이미지에서 3D 모델로 변환하는 서비스들이 모두 쓸모없는 결과물을 생성했다고 평가함

• 한 사용자는 PBR 텍스처링 파이프라인을 사용하여 전체 시스템을 실행하는 것이 매우 인상적이라고 언급함

  • SDFs(서명 거리 필드)의 사용이 나쁜 토폴로지를 초래할 수 있는지 궁금해함
  • 게임 준비가 된 토폴로지를 구축하는 논문을 언급하며, 애니메이션을 위한 리깅이 가능할 것이라고 봄

• 다른 사용자는 토폴로지가 좋지 않다는 것을 와이어프레임의 부족으로 알 수 있다고 언급함

• 한 사용자는 디지털로 현실을 재현하는 또 다른 선구적인 단계라고 생각함

  • 사람의 상태에 반응할 수 있다면, 안전한 환경에서 현실에서 다루기 어려운 시나리오를 학습할 수 있을 것이라고 봄
  • 가상 세계에서 배운 교훈을 바탕으로 새로운 출생처럼 현실 세계로 나올 수 있을 것이라고 함

• 또 다른 사용자는 간단한 3D-to-3D 변환이 곧 가능해질 것이라고 기대함

  • 이를 통해 오래된 게임의 메쉬와 텍스처를 업스케일하고 싶다고 함

• 한 사용자는 예술가의 입력이 있다면, 생성된 모델을 나중에 편집하거나 시작점으로 사용할 수 있을 것이라고 상상함

  • 또는 PS1 필터를 적용하여 레트로 게임을 만들 수 있을 것이라고 언급함

• Meta 3D Gen이 VR 응용 프로그램을 위한 3D 콘텐츠 생성에서 중요한 진전을 나타낸다고 평가함

  • 텍스트 입력으로부터 상세한 3D 모델을 생성하는 능력이 콘텐츠 생성 과정을 크게 단축시킬 수 있을 것이라고 봄
  • 그러나 현재 기술은 고품질의 상세한 기하학을 생성하는 데 여전히 도전 과제가 있다고 언급함
  • PBR 텍스처링의 통합은 유망하지만, 실제 응용에서 모델이 얼마나 잘 다듬어지고 활용될 수 있는지가 관건이라고 봄

• 마지막으로, 한 사용자는 신경망을 사용한 스크린드 포아송 표면 재구성의 대체 기술을 보고 싶다고 함

  • MeshAnything을 봤지만 그것이 최종 목표는 아니라고 언급함