Intelligenza Artificiale e Modellazione 3D

La modellazione 3D è il processo di creazione di oggetti, ambienti o personaggi tridimensionali all’interno di un software. Grazie all’AI (Artificial Intelligence), generare un modello 3D sta diventando sempre più semplice, per l’introduzione di piattaforme e algoritmi che traducono prompt testuali o immagini di riferimento in forme poligonali “quasi” pronte per il rendering e l’animazione.

Questo tipo di tecnologia ha un impatto interessante in moltissimi campi: dal design industriale alla prototipazione rapida, dalla pubblicità ai videogiochi, fino ad arrivare alla cinematografia: insomma quasi ogni settore dell’animzione 3d e della produzione di video animati. Grandi realtà hanno contribuito a rendere la grafica computerizzata uno strumento narrativo sofisticato, in cui la modellazione 3D è la base di ogni produzione animata. Nel mondo dell’architettura, la possibilità di visualizzare progetti complessi in uno spazio tridimensionale è diventata una prassi consolidata, permettendo di anticipare eventuali criticità e di proporre ai committenti soluzioni realistiche prima ancora che il cantiere prenda forma.

Oggi, l’integrazione tra software di modellazione 3D, motori di rendering e tecnologie di intelligenza artificiale offre l’ opportunità di creare forme complesse, ottimizzando il flusso di lavoro; grazie alla scrittura di “prompt” per generare asset 3D partendo solo da un testo descrittivo il flusso promette di essere semplificato. Pur, oggi, ancora con grossi limiti.  Ciò non solo semplifica e velocizza la produzione di risorse tridimensionali, ma ne amplia anche la portata, permettendo a professionisti e appassionati di ottenere risultati professionali in modo collaborativo e creativo.

modelli 3d e intelligenza artificiale

Storia ed Evoluzione

Dalle Origini del “Text to Image” al “Text to 3D”

I primi sviluppi si sono concentrati sul “text to image”, ovvero la generazione automatica di immagini a partire da una descrizione testuale. La crescita esponenziale di modelli di Machine Learning, come le reti neurali convoluzionali, ha permesso di raggiungere risultati incoraggianti: oggi, scrivendo un prompt come “panorama di una città futuristica con grattacieli di vetro al tramonto”, è possibile ottenere in pochi secondi un’immagine suggestiva e coerente con la descrizione.

Sulla scia di questo successo, la ricerca si è estesa al “text to 3D”, dove la complessità aumenta notevolmente. Un modello 3D, infatti, non si limita a un singolo punto di vista come un’immagine bidimensionale, ma deve essere coerente in tutte le sue dimensioni, dalla geometria alla topologia. Alcune piattaforme sperimentali hanno già mostrato come un semplice prompt possa tradursi in una mesh grezza, successivamente perfezionabile con software di grafica computerizzata tradizionale.

Evoluzione della Scrittura di Prompt

La scrittura di prompt, ovvero la definizione testuale di ciò che si desidera creare, è diventata una vera e propria disciplina. Mentre in passato era sufficiente specificare pochi dettagli per ottenere un risultato generico, oggi la sfida è fornire descrizioni sempre più accurate e “istruzioni” precise. Per la generazione di un oggetto 3D, è essenziale indicare:

  1. La forma generale (ad esempio, “un vaso cilindrico con motivi floreali”).
  2. Le dimensioni approssimative (“alto circa 30 cm, diametro di 15 cm”).
  3. I materiali o le texture (“in porcellana bianca con finiture dorate”).
  4. Stile e ispirazioni (“in stile Art Nouveau, con linee morbide”).

L’obiettivo è rendere l’algoritmo di AI capace di interpretare correttamente ogni aspetto, dai dettagli formali alla personalità complessiva dell’oggetto. 

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Processo di Creazione: dal Prompt al Modello 3D

Creare un modello 3D mediante l’AI coinvolge diversi passaggi, che possono variare a seconda della piattaforma o della libreria utilizzata. In linea generale, si possono individuare le seguenti fasi:

  1. Definizione del Prompt
    Il primo step è la scrittura di un prompt dettagliato. È qui che entrano in gioco le parole chiave e la capacità descrittiva dell’utente. Se si utilizzano riferimenti visivi (come schizzi o fotografie), spesso si integra il “text to image” per generare asset di supporto che aiutino il modello a comprendere meglio le forme desiderate.
  2. Generazione della Mesh Grezza
    Una volta inviato il prompt, l’algoritmo di AI (basato su reti neurali e tecniche di deep learning) elabora la richiesta e genera una mesh tridimensionale basilare, spesso con un livello di dettaglio minimo o intermedio. Qui si ottiene lo scheletro iniziale dell’oggetto.
  3. Refining e Post-Produzione
    Successivamente, l’utente può intervenire per migliorare la qualità del modello. Si possono utilizzare strumenti di scultura digitale presenti in software come Blender o ZBrush, oppure plugin specifici per la pulizia e l’ottimizzazione topologica. In questa fase si definiscono anche eventuali UV map e si preparano i materiali per il rendering. Per un’analisi dei software è utile questo articolo sull’animazione 3d e sui video animati in genere
  4. Texturing e Materiali
    Dopo aver ottenuto una geometria soddisfacente, si passa all’applicazione di texture o materiali. Alcune piattaforme di “text to 3D” sono in grado di generare automaticamente materiali coerenti, ma spesso è necessario un intervento manuale per ottenere un risultato fotorealistico o stilizzato, a seconda del contesto.
  5. Esportazione in Software di Animazione
    Una volta pronto, il modello 3D può essere esportato in formati comuni (ad esempio .obj, .fbx o .glb) e importato in un software animazione come Autodesk Maya, 3ds Max o Cinema 4D. Qui si procede all’eventuale rigging, all’animazione dei movimenti e, infine, al rendering finale o all’integrazione con scene più complesse.

Esempi di Piattaforme di Generazione 3D con Intelligenza Artificiale

  • Nvidia GET3D: Un progetto di ricerca di Nvidia che mira a generare mesh di alta qualità a partire da set di dati di training.
  • OpenAI (ricerche sperimentali): Alcune demo mostrano prototipi di “text to 3D” basati su modelli simili a quelli di DALL-E, ma ancora in fase iniziale.
  • Point-E (OpenAI): Sistema sperimentale che genera nuvole di punti 3D da prompt testuali, convertibili successivamente in mesh.

Questi tool, benché in parte ancora sperimentali, delineano le potenzialità della AI nel campo della generazione automatica di contenuti tridimensionali.

modelli 3d e intelligenza artificiale
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Il Futuro dell’Animazione 3D in Relazione all’AI

L’animazione 3D, già al centro di una costante rivoluzione tecnologica, si prepara a un futuro ancora più dinamico con l’adozione massiva dell’AI:

  1. Automazione Intelligente del Workflow
    L’AI può intervenire non solo nella creazione dei modelli, ma anche in fasi come il rigging automatico o l’ottimizzazione dell’illuminazione per il rendering fotorealistico. Questo riduce la necessità di interventi manuali su attività ripetitive o tecniche, lasciando più spazio alla creatività.
  2. Adaptive Prompting
    Con l’evoluzione degli algoritmi, si prospetta la possibilità di modificare in tempo reale il prompt durante la creazione del modello 3D, ottenendo un aggiornamento costante sul risultato. Ciò apre la strada a un flusso di lavoro iterativo e collaborativo, in cui artisti e AI si influenzano a vicenda.
  3. Integrazione con la Realtà Virtuale (VR)
    Man mano che la tecnologia VR diventa più accessibile, creare modelli 3D e animarli all’interno di ambienti immersivi potrebbe trasformare radicalmente i processi creativi. Immaginiamo di poter “toccare” e manipolare un modello generato dall’AI, apportando modifiche dirette in uno spazio virtuale condiviso.
  4. Ecosistemi Condivisi e Cloud
    La collaborazione remota sta diventando la norma, e con essa la necessità di disporre di strumenti in cloud. Le piattaforme di “text to 3D” potrebbero evolvere in veri e propri hub creativi, dove più utenti lavorano contemporaneamente sul medesimo progetto, sfruttando il motore di AI per generare asset o effetti in tempo reale.
  5. Maggiore Convergenza con il Motion Capture
    Se la generazione dei modelli 3D può essere automatizzata con l’AI, la fase successiva potrebbe riguardare l’ottimizzazione dell’animazione, integrando i dati di motion capture di attori reali con strumenti basati sul machine learning. Il risultato? Personaggi virtuali con movimenti e reazioni sempre più naturali e personalizzati.

Intelligenza artificiale e 3D: vantaggi

Velocità

Uno dei punti di forza dell’intelligenza artificiale consiste nella rapidità con cui riesce a generare modelli 3D. L’analisi di grandi volumi di dati in un tempo ridotto rispetto alle capacità umane favorisce l’efficienza e la produttività, soprattutto nei settori che fanno largo uso di risorse tridimensionali.

Creazione di Varianti

Un altro aspetto positivo è la facilità con cui si possono ottenere più versioni di uno stesso oggetto, caratteristica essenziale in ambiti come il product design e la produzione industriale. Gli algoritmi di AI possono esaminare vari componenti di un progetto, generando numerose alternative e riducendo così l’impegno richiesto ai designer. Questo approccio accelera l’intero iter creativo e favorisce la sperimentazione di idee innovative.

Impiego in Realtà Virtuale e Aumentata

La combinazione di AI e modellazione 3D sta producendo importanti ricadute anche nell’universo della realtà virtuale e aumentata. Con l’aiuto dei sistemi di intelligenza artificiale, sviluppare contenuti immersivi diventa più semplice e veloce. Il corretto riconoscimento dello spazio in cui inserire i modelli 3D risulta cruciale, ampliando le possibilità in settori quali gaming, formazione e istruzione.

Ampio Pubblico

Le piattaforme di generazione 3D basate sull’AI stanno rendendo la creazione di modelli tridimensionali più accessibile a un pubblico sempre più vasto. In passato, servivano competenze specialistiche per produrre oggetti 3D di qualità; oggi, quasi chiunque può realizzare un modello con pochi clic o trovarne in vendita a poco prezzo. Ciò apre nuovi orizzonti sia per i privati sia per le aziende, che possono integrare facilmente risorse 3D in progetti e presentazioni.

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Intelligenza artificiale e 3D: criticità

Se per le immagini fotografiche esistono repository sterminati su cui addestrare i modelli di intelligenza artificiale, la produzione di contenuti 3D è più ostica e i risultati attuali sono ancora limitati. Esistono comunque diverse tecniche supportate dall’AI, ognuna con un diverso livello di qualità raggiungibile.
Eccone alcune:

AI Texture Generator

Si tratta di un sistema avanzato che sfrutta algoritmi di intelligenza artificiale per generare texture estremamente realistiche da utilizzare in progetti multimediali digitali. Questa novità ha rivoluzionato il modo di creare materiali, automatizzando di fatto un processo che in passato richiedeva molto tempo e competenze specifiche. L’AI analizza una notevole quantità di dati e immagini di riferimento (legno, metalli, tessuti, pietre ecc.), riconoscendone caratteristiche e pattern distintivi. Il risultato è la generazione di texture ad alta risoluzione, in modo fluido e coerente, risparmiando all’utente il lavoro manuale. Oltre alla velocità, questa tecnologia si distingue per la precisione con cui le texture ricreano elementi reali, risultando particolarmente utile in campi come videogame, animazione, realtà virtuale e design grafico.

Creazione di Ambienti 3D da Video: 3D Gaussian Splatting

Grazie ai recenti progressi nel campo dell’AI, oggi è possibile generare con relativa facilità scenari 3D anche molto complessi, completi di elementi fisici credibili. Il metodo del 3D Gaussian Splatting è un innovativo approccio software impiegato in settori come grafica, animazione e realtà virtuale. Si basa su tecniche che sfruttano la distribuzione Gaussiana per costruire visivamente ambienti tridimensionali a partire da sequenze video.
Il principio consiste nell’analizzare i frame video, individuando e trasformando ogni pixel in un punto dotato di caratteristiche gaussiane. Così si ottiene un effetto “fotografico” con la possibilità di esplorare la scena in tre dimensioni, come se si disponesse di un vero e proprio modello. Ovviamente, non parliamo di un oggetto 3D in senso stretto e la tecnica presenta varie limitazioni. Ciononostante, rappresenta un passo avanti notevole per chiunque abbia necessità di ricreare ambienti tridimensionali da semplici video.

Qualità Non Sempre Adeguata

Alcuni limiti emergono nell’uso dell’AI per la creazione di modelli a partire da descrizioni, soprattutto quando questi devono soddisfare standard elevati o avere un impiego industriale. Numerose aziende specializzano le loro soluzioni in ambiti ristretti (es. volti, corpi umani, mobili), spesso focalizzandosi sul settore gaming piuttosto che sulla precisione richiesta dall’ingegneria.

Modelli Non Parametrici

Anche quando la qualità del risultato è buona, molte volte il modello generato consiste principalmente di triangoli, il che lo rende difficile da modificare in un secondo momento. Ciò può rappresentare un problema per chi necessita di apportare ritocchi sostanziali o adattare la geometria a nuovi parametri.

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modelli 3d e intelligenza artificiale

Generatori di modelli 3D con AI

Di seguito alcune piattaforme, per lo più a pagamento, in cui inizare a creare modelli 3d da prompt e-o immagini. 

  • Masterpiece X: uno dei più semplici da usare
  • Rokoko Vision: indicato per applicazioni in real time
  • Spline: uno fra i più “collaborativi” e indicato per un unso in team
  • Sloyd: quello che offre la personalizzazine più anvanzata
  • 3DFY AI: indicato per applicazioni di gaming
  • Luma AI: indicato per applicazioni a carattere artistico
  • DeepMotion: dal nome, per applicazioni che richiedono impiego di motion capture
  • Ponzu: adatto alla generazone di texture
  • NeROIC: indicato per la gestione e la creazione di forme tridimensionali complesse

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