GPT-6 Astra x V2Fun - Od generování kódu ke spolupráci modelů

GPT-6 Astra × V2Fun: Od generování kódu ke spolupráci modelů

Představte si proces 3D modelování například takto.

Dáte GPT-6 Astra referenční obrázek rypadla. Nejprve identifikuje součásti stroje: kabinu, pásy, podvozek, výložník, násadu, lžíci a další.

Tyto hlavní součásti jsou poté jednotlivě odeslány specializovanému modelu pro generování 3D objektů, který je během několika desítek sekund vrátí jako samostatné assety.

Následně přebírá práci GPT-6 Astra.

Určí měřítko a prostorové vztahy jednotlivých částí, umístí pásy po obou stranách podvozku, připojí výložník k tělu a následně spojí násadu a lžíci. Jakmile je hlavní struktura hotová, pomocí Three.js přidá hydraulické hadice, šrouby, otočné čepy a dokonce i ovládací joysticky uvnitř kabiny.

Nakonec se ve 3D scéně objeví kompletní, strukturované a upravitelné rypadlo.

Nejde jen o převod obrázku na 3D model ani pouze o generování kódu.

Jde o dvě schopnosti AI, které spolu začínají přirozeněji spolupracovat:

GPT-6 Astra zajišťuje porozumění, plánování a konstrukci, zatímco specializovaný základní 3D model zajišťuje komplexní geometrii.

Právě tento nový pracovní postup v poslední době zkoumá V2Fun, produkt společnosti Vertex Lab.

V pozadí stojí širší změna:

3D agenti přecházejí od „samostatného generování všeho“ ke „schopnosti vědět, který model zavolat a kdy“.

01

BOD ZLOMU

GPT-6 Astra už dokáže tvořit ve 3D. Co bude dál?

Jednou z významných změn, které GPT-6 Astra přináší, je skutečný vstup velkých jazykových modelů do trojrozměrného světa.

Dříve jsme byli zvyklí žádat AI o vygenerování obrázku, videa nebo textu. Nyní díky stále schopnějšímu multimodálnímu porozumění, prostorovému uvažování a programování GPT-6 Astra dokáže porozumět struktuře 3D objektu a následně jej skutečně vytvořit procedurálními metodami, například pomocí Three.js.

Vezměme si jako příklad průmyslovou výrobní linku.

GPT-6 Astra dokáže identifikovat její dopravníky, válečky, podpůrné rámy, motory a pracovní stanice a následně postupně generovat odpovídající geometrii.

Tyto objekty jsou pro procedurální modelování obzvlášť vhodné, protože mívají jasné matematické vztahy a opakující se struktury. Nosný sloup lze znázornit základním geometrickým tvarem, váleček lze desítkykrát zkopírovat a délku i polohu dopravníku lze přímo ovládat pomocí parametrů.

Ještě důležitější je, že výsledkem není zcela neprůhledná síť.

Každá součást výrobní linky zůstává samostatným objektem, který lze stále přesouvat, duplikovat, mazat nebo upravovat.

Z tohoto pohledu GPT-6 Astra dělá víc než jen „generování 3D“. Začíná rozvíjet schopnost bližší schopnostem 3D konstruktéra:

Rozumět tomu, z čeho se objekt skládá, a vytvořit jej.

S rostoucí složitostí objektů se však objevuje nová otázka.

Co když objektem není výrobní linka, ale lidský obličej, tvor, oblečení, socha nebo dokonce rypadlo se složitými průmyslovými povrchy? Mělo by GPT-6 Astra i nadále zapisovat veškerou geometrii v kódu?

Odpověď možná nespočívá ve volbě jedné z těchto možností.

A právě zde může do pracovního postupu vstoupit V2Fun.

02

PROČ V2FUN

Proč V2Fun?

V2Fun není 3D API narychlo přidané jen pro tuto ukázku.

Je to produktová platforma pro dlouhodobý výzkum a vývoj základních AI modelů pro 3D tvorbu společnosti Vertex Lab.

Společnost Vertex Lab, založená v roce 2025, se soustavně zaměřuje na generování 3D obsahu, prostorovou inteligenci a z dlouhodobého hlediska také na infrastrukturu pro světové modely.

V2Fun byl dříve představen na konferenci HDC 2026 jako první AI-nativní aplikace systému HarmonyOS využívající základní 3D model. Jeho mobilní aplikace a webový pracovní prostor pokrývají celý pracovní postup od každodenní tvorby až po profesionální produkci 3D obsahu.

V jádru vždy řešil tutéž otázku:

Jak složitý trojrozměrný objekt s menším úsilím a za kratší dobu převést na použitelný 3D asset?

Nadcházející V2Fun 2.0 tyto schopnosti posune ještě dál.

Nová verze nabídne nejnovější generaci základního 3D modelu a podporu generování textur v rozlišení až 8K. Zaměří se na zlepšení kvality generování komplexní geometrie, lidských postav, tvorů, oblečení, soch a dalších nepravidelných povrchů.

Proto je kombinace V2Fun a GPT-6 Astra více než náhodná produktová spolupráce.

Problémy, které řeší nejlépe, se přirozeně doplňují.

GPT-6 Astra vyniká v porozumění, plánování, prostorových vztazích, programování a orchestraci agentů.

V2Fun vyniká v přímém generování komplexní 3D geometrie a kvalitních povrchů.

Jeden z nich lépe odpovídá na otázku:

„Jak by měl být tento objekt vytvořen?“

Druhý lépe odpovídá na otázku:

„Jak by měl tento komplexní prvek skutečně vypadat?“

Jakmile se tyto dvě schopnosti spojí, není generování 3D omezeno jediným přístupem.

03

VÝZVA

Některé věci je nejlepší vytvořit pomocí kódu. Jiné je lepší generovat přímo.

Vraťme se k rypadlu.

Z hlediska struktury je velmi pravidelné.

GPT-6 Astra snadno pochopí, že rypadlo se skládá z podvozku, levého a pravého pásu, těla, kabiny, výložníku, násady a lžíce. Dokáže také pochopit, jak by měly být tyto části propojeny.

Při bližším pohledu se však problém mění.

Kabina není jednoduchá krychle a plášť těla nelze přesně reprezentovat kombinací několika základních těles. Lžíce má spojité zakřivené povrchy, rameno má složitý obrys a pásy s podvozkem obsahují množství detailů průmyslového designu.

GPT-6 Astra může tyto struktury samozřejmě dál aproximovat procedurálním kódem.

Čím složitější je však geometrie, tím více kódu je třeba vygenerovat a upravovat a tím více iterací je zapotřebí.

Pro agenta to znamená stále více tokenů věnovaných popisu geometrie na nízké úrovni.

Proto jsme vyzkoušeli jiný přístup.

GPT-6 Astra nejprve rypadlo „pochopí“.

Poté deleguje složité hlavní součásti, například kabinu, pásy, rameno a lžíci, na V2Fun 2.0 k samostatnému vygenerování.

Po dokončení generování GPT-6 Astra znovu převezme práci, upraví měřítko, rotaci a polohu a sestaví celý objekt.

V2Fun zde přináší přesně schopnost, kterou rozvíjí:

Přímá rekonstrukce komplexních 3D struktur z vizuálního vstupu namísto toho, aby jazykový model nepřímo popisoval povrchy pomocí velkého množství kódu.

Může to vypadat jako pouhé psaní menšího množství kódu Three.js, ve skutečnosti se však mění celý výpočetní přístup.

Ještě zajímavější je, že V2Fun nenahrazuje Three.js.

Po sestavení GPT-6 Astra stále generuje mnoho prvků samo.

Například hydraulické hadice.

Hadice je v podstatě trubicová struktura spojující několik klíčových bodů, a proto je ideální pro procedurální modelování.

Totéž platí pro šrouby, spojovací hřídele a joysticky.

Tyto objekty mají pravidelné rozměry, jednoduché struktury a často se vyskytují ve velkém množství. Samostatné volání základního 3D modelu pro každý z nich by do pracovního postupu ve skutečnosti přidalo náklady a složitost.

Výsledné rypadlo je proto skutečným hybridním assetem.

V2Fun generuje komplexní hlavní součásti.

GPT-6 Astra + Three.js zajišťuje pravidelné detaily.

GPT-6 Astra poté obojí uspořádá do jediného strukturovaného 3D objektu.

Právě díky tomu je tento přístup přesvědčivý:

Místo volby mezi generováním kódu a základním 3D modelem agent rozhoduje, která schopnost se nejlépe hodí pro jednotlivé části.

04

VĚTŠÍ SLOŽITOST

U lidských postav je přínos V2Fun ještě zřetelnější

Rypadlo je stále především objektem s tvrdými povrchy.

Lidské postavy a složité organické povrchy skutečně posouvají čistě procedurální přístup na jeho hranice.

Abychom to prozkoumali, vytvořili jsme ambicióznější ukázku:

Požádali jsme GPT-6 Astra o vytvoření plně ozbrojeného a obrněného krále.

Kromě samotného lidského těla tato postava zahrnuje složité brnění, hlavu, meč a štít.

Lidské postavy se vyjadřují pomocí pravidel mnohem hůře než mechanické vybavení.

Zda obličej „vypadá správně“, závisí na více než jen přibližně správném umístění očí, nosu a úst.

Konečný vzhled ovlivňuje tvar obličeje, lícní kosti, oční důlky, kořen nosu, rty i jemné, plynulé změny zakřivení mezi nimi.

Totéž platí pro brnění.

Ačkoli jde o objekt s tvrdými povrchy, není to jednoduchá technická součást. Reliéf, ornamenty, spojité povrchy a stylizované tvary společně vytvářejí vizuální identitu postavy.

Právě s takovými objekty si základní 3D model nové generace ve V2Fun 2.0 poradí lépe.

V této ukázce GPT-6 Astra nejprve pochopí postavu jako celek a rozdělí ji na několik hlavních částí: hlavu, tělo a brnění, meč a štít.

V2Fun poté tyto komplexní součásti vygeneruje samostatně.

GPT-6 Astra řeší, co následuje:

Je hlava správně velká a jak by měla být spojena s tělem? Kam umístit meč a štít? Jsou proporce jednotlivých částí konzistentní? U kterých modelů je třeba snížit počet polygonů? A jak vše uspořádat do 3D assetu, který lze dále upravovat a používat?

Jinými slovy:

V2Fun řeší „jak rychle a ve vysoké kvalitě generovat komplexní geometrii“.

GPT-6 Astra řeší „jak tuto geometrii převést na kompletní objekt“.

Proč si V2Fun poradí s touto vrstvou komplexní geometrie?

Důvod jde dál než jen k tvrzení, že „jde také o model převádějící obrázky na 3D“.

Jádro výzkumu a vývoje společnosti Vertex Lab se v poslední době zaměřuje na dvě zásadní otázky:

Jak přesněji reprezentovat geometrii a jak zachovat ​textury ve vysokém rozlišení​​ konzistentní napříč 3D povrchy.

V oblasti geometrie tým pokračuje ve zdokonalování 3D reprezentací a architektury generování s cílem omezit neefektivní geometrické reprezentace a zaměřit kapacitu modelu na oblasti s vysokým zakřivením, tenké struktury a složité regiony.

V oblasti textur se zaměřuje na řešení nesouladu, trhání a ztráty detailů, ke kterým běžně dochází při generování ve vysokém rozlišení z více pohledů.

To také podporuje schopnost V2Fun 2.0 poskytovat kvalitní textury v rozlišení až 8K.

Pro agenta jsou takové schopnosti velmi důležité.

Volá specializovaný model, který vytváří skutečné 3D assety, nikoli nástroj pro vizuální generování, který pouze vytvoří něco, co „vypadá jako 3D“.

Vygenerované assety je stále třeba sestavit, snížit jejich počet polygonů a upravit pomocí GPT-6 Astra a později mohou vstoupit do animace, her, 3D tisku nebo jiných 3D pracovních postupů.

To je produktová výzva, kterou se V2Fun snaží řešit:

Zajistit, aby AI generovala víc než jednorázový výsledek: 3D asset, se kterým mohou lidé skutečně dále pracovat.

05

EFEKTIVITA

Kromě vyšší kvality přichází ještě jedna změna: tokeny

Tento pracovní postup má ještě jednu velmi přímou výhodu:

Efektivitu tokenů.

Když GPT-6 Astra pomocí Three.js popisuje jednoduchou strukturu, využívá tokeny velmi efektivně.

Válec, hydraulická hadice nebo několik šroubů vyžadují jen velmi málo kódu.

Při použití stejné metody k aproximaci lidských obličejů, záhybů látky nebo vysoce komplexních průmyslových povrchů však množství kódu geometrie, který je třeba vygenerovat a upravovat, rychle narůstá.

Velké množství tokenů se pak spotřebuje na otázky typu:

„Jak lze tento povrch udělat o něco přesnější?“

„Jak tento obrys ještě více upravit?“

„Kolik geometrických detailů je třeba zde přidat?“

Když jsou složité části delegovány přímo na V2Fun, tyto procesy na nízké úrovni se zredukují na jediné volání specializovaného modelu.

GPT-6 Astra může více svých schopností uvažování věnovat rozhodnutím, která je skutečně vyžadují:

Jak objekt rozdělit;

Které části vygenerovat samostatně;

Jak spolu části souvisejí v prostoru;

Jak sestavit výsledný objekt;

Kde jsou zapotřebí další změny.

Proto V2Fun 2.0 nabízí víc než jen „lépe vypadající modely“.

Má také potenciál snížit spotřebu tokenů GPT-6 Astra i celkovou dobu modelování u komplexních 3D úloh.

Pracovní postup mohl dříve vypadat takto:

Porozumět → Napsat kód geometrie → Upravit → Napsat další kód geometrie → Znovu upravit

Nyní vypadá takto:

Porozumět → Rozdělit na části → Generovat paralelně → Sestavit → Přidat lokální detaily

Když lze více komplexních součástí generovat současně, výhoda této efektivity je ještě větší.

06

ZÁVĚR

Od generování modelu k základní 3D schopnosti agentů

Ústřední otázkou AI 3D v posledních letech bylo:

Jak vygenerovat lepší model?

Jakmile však modely jako GPT-6 Astra získávají lepší multimodální porozumění, programovací a agentní schopnosti, tato otázka se mění.

V budoucnu možná AI nebude muset pro každý 3D úkol používat jedinou techniku.

Jednoduché struktury lze napsat přímo v kódu.

Komplexní povrchy lze delegovat na V2Fun.

Stávající assety lze použít tak, jak jsou.

Snížení počtu polygonů, sestavení a strukturální úpravy lze následně předat zpět agentovi.

To odpovídá posunu odvětví 3D generování od jednorázových nástrojů ke zvýšení produktivity řízenému agenty. Referenční článek popisuje stejný trend: 3D generování se přesouvá z fáze připomínající rané chatboty do fáze produktivity poháněné agenty.

Pro Vertex Lab je tento směr v souladu s dlouhodobou technickou vizí společnosti.

Společnost od začátku nikdy nedefinovala V2Fun pouze jako „web pro převod obrázků na 3D“.

Od zpřístupnění 3D tvorby na mobilních zařízeních přes umožnění profesionální produkce assetů na webu až po 3D modely, animaci, pohyb a dlouhodobé úsilí v oblasti prostorové inteligence a světových modelů se Vertex Lab vždy snažil budovat infrastrukturu pro generování 3D obsahu a prostorovou inteligenci.

Vzestup agentů může otevřít novou cestu k tomuto cíli.

V budoucnu uživatelé možná nebudou muset vědět, který model zavolat, jaký kód napsat ani jaký přístup k modelování zvolit.

Možná budou muset jen říct:

„Převeď to na 3D.“

GPT-6 Astra požadavku porozumí a rozhodne, jak jej provést.

V2Fun 2.0 se chce stát specializovanou schopností, na kterou se bude spoléhat při práci s komplexním trojrozměrným světem.

GPT-6 Astra zajišťuje porozumění, plánování a konstrukci.

V2Fun převádí komplexní trojrozměrné nápady na skutečné assety.

GPT-6 Astra × V2Fun: Od generování kódu ke spolupráci modelů.

06

ZÁVĚR

Od generování modelu k základní 3D schopnosti agentů

Ústřední otázkou AI 3D v posledních letech bylo:

Jak vygenerovat lepší model?

Jakmile však modely jako GPT-6 Astra získávají lepší multimodální porozumění, programovací a agentní schopnosti, tato otázka se mění.

V budoucnu možná AI nebude muset pro každý 3D úkol používat jedinou techniku.

Jednoduché struktury lze napsat přímo v kódu.

Komplexní povrchy lze delegovat na V2Fun.

Stávající assety lze použít tak, jak jsou.

Snížení počtu polygonů, sestavení a strukturální úpravy lze následně předat zpět agentovi.

To odpovídá posunu odvětví 3D generování od jednorázových nástrojů ke zvýšení produktivity řízenému agenty. Referenční článek popisuje stejný trend: 3D generování se přesouvá z fáze připomínající rané chatboty do fáze produktivity poháněné agenty.

Pro Vertex Lab je tento směr v souladu s dlouhodobou technickou vizí společnosti.

Společnost od začátku nikdy nedefinovala V2Fun pouze jako „web pro převod obrázků na 3D“.

Od zpřístupnění 3D tvorby na mobilních zařízeních přes umožnění profesionální produkce assetů na webu až po 3D modely, animaci, pohyb a dlouhodobé úsilí v oblasti prostorové inteligence a světových modelů se Vertex Lab vždy snažil budovat infrastrukturu pro generování 3D obsahu a prostorovou inteligenci.

Vzestup agentů může otevřít novou cestu k tomuto cíli.

V budoucnu uživatelé možná nebudou muset vědět, který model zavolat, jaký kód napsat ani jaký přístup k modelování zvolit.

Možná budou muset jen říct:

„Převeď to na 3D.“

GPT-6 Astra požadavku porozumí a rozhodne, jak jej provést.

V2Fun 2.0 se chce stát specializovanou schopností, na kterou se bude spoléhat při práci s komplexním trojrozměrným světem.

GPT-6 Astra zajišťuje porozumění, plánování a konstrukci.

V2Fun převádí komplexní trojrozměrné nápady na skutečné assety.

GPT-6 Astra × V2Fun: Od generování kódu ke spolupráci modelů.