Astra vs Fable: Creación de escenas 3D complejas con la Skill de IA 3D de V2Fun

Astra frente a Fable: creación de escenas 3D complejas con V2Fun AI 3D Skill

¿Qué tan bien pueden los agentes de IA recrear una escena 3D compleja a partir de una sola imagen de referencia?

Para averiguarlo, les dimos a Astra y Fable la misma imagen de una oficina desordenada y les pedimos que la construyeran usando la misma versión de V2Fun AI 3D Skill. La escena incluía muebles, equipos electrónicos, decoraciones de pared y docenas de objetos más pequeños. Cada agente tuvo que descomponer la escena, generar los recursos 3D necesarios y ensamblarlos en Three.js.

Ambos agentes completaron la escena, pero adoptaron enfoques notablemente diferentes para el modelado y el ensamblaje.

La prueba: una escena, dos flujos de trabajo

Ambos agentes utilizaron V2Fun AI 3D Skill para generar recursos 3D, mientras que Three.js se encargó del ensamblaje final de la escena.

Cada flujo de trabajo produjo un archivo GLB, código fuente y capturas de pantalla para su inspección. La tarea permitía combinar recursos generados por IA y geometría procedural.

Fable utilizó un enfoque de modelado híbrido, combinando objetos generados por IA con geometría creada mediante código. Astra siguió una ruta diferente, ampliando la generación de V2Fun a casi todas las partes de la escena.

Dos enfoques para construir la misma oficina

Fable: recursos complejos con V2Fun, estructuras simples con Three.js

Fable dividió la oficina en varios grupos: estructura de la habitación, muebles principales, equipos, decoraciones de pared y objetos más pequeños.

Utilizó V2Fun para generar objetos con formas más complejas, incluidos escritorios, sillas de oficina, archivadores y una grabadora. Las paredes, los suelos, las puertas, los paneles del techo y los elementos más simples, como papeles y cajas, se construyeron proceduralmente con Three.js.

En total, Fable generó ​14 categorías de recursos de IA, distribuidas en 20 instancias​, y luego las combinó con geometría procedural para completar la habitación.

Fable también dedicó tiempo a optimizar los modelos generados. Al reducir el número de polígonos y cambiar el tamaño de las texturas, redujo los recursos originales de aproximadamente 7 millones de triángulos a unos 820.000, una reducción del ​88,3 %​. El archivo GLB final tenía aproximadamente 41,1 MB.

Este enfoque mantuvo la escena relativamente ligera. Las estructuras habituales podían ajustarse directamente mediante código, mientras que los muebles más detallados se beneficiaban de las capacidades de generación 3D de V2Fun. Fable también conservó tanto los recursos originales como los optimizados, lo que facilitaba realizar más ediciones y sustituciones.

La contrapartida era visible en la escena terminada. Algunos elementos modelados proceduralmente parecían mucho más simples que los muebles generados por IA, lo que dejaba diferencias apreciables en el nivel de detalle. Fable también alargó ciertos modelos de muebles para adaptarlos a sus posiciones, lo que afectó a sus proporciones.

Astra: generación de toda la escena con V2Fun

Astra adoptó un enfoque más centrado en la generación. Dividió la oficina en ​26 categorías de recursos de origen​ y envió a V2Fun todo, desde las paredes y los paneles del techo hasta los muebles, equipos, decoraciones y objetos pequeños.

Estos recursos se organizaron en 62 instancias, y Three.js se utilizó para ajustar su escala, posición, orientación y materiales antes de exportar la escena.

Astra también dedicó más trabajo al ensamblaje local. Utilizó superficies de malla para posicionar objetos sobre muebles y otras estructuras de apoyo, ajustó la dirección de la puerta y del techo, y corrigió varios problemas de espaciado y oclusión. Los registros del proyecto incluían ​47 relaciones de contacto entre objetos​.

La escena resultante tenía un aspecto envejecido más uniforme. Su paleta verde apagada y sus superficies desgastadas también se acercaban más a la referencia original.

El coste fue una escena mucho más pesada. Incluso las estructuras simples, como las paredes y los paneles del techo, se generaron como mallas detalladas. Sin una pasada comparable de reducción de polígonos, el GLB final de Astra alcanzó aproximadamente 432,6 MB, con alrededor de 31 millones de triángulos al contar las instancias colocadas.

La geometría adicional conservó más detalle, pero algunas estructuras habituales seguían mostrando imprecisiones en sus formas. En la escena final también eran visibles los objetos repetidos y el espaciado irregular.

Astra frente a Fable: un vistazo a los números

Así se comparan los dos proyectos finales.

Las cifras proceden de los archivos GLB finales y de los registros del proyecto. Los recuentos de triángulos de las instancias incluyen las colocaciones repetidas y no deben considerarse recuentos reales de renderizado por fotograma. Los dos flujos de trabajo también diferían en el alcance de la generación, por lo que el tamaño de los archivos, el número de recursos y el tiempo registrado no son medidas directamente comparables del rendimiento general de los agentes.

Fable produjo un proyecto mucho más pequeño y manejable. Su combinación de modelado procedural y optimización de recursos ayudó a mantener reducido el tamaño del archivo, dejando al mismo tiempo margen para realizar más ajustes.

Astra generó más recursos individuales y dedicó más esfuerzo a perfeccionar su colocación. Su escena conservó considerablemente más geometría, con mayores exigencias de almacenamiento y procesamiento.

Sin embargo, el tamaño del archivo es solo una parte de la imagen. Veamos hasta qué punto cada resultado coincide con la oficina original.

Imagen de referencia	Fable	Astra

Comparación de las escenas 3D finales

Geometría y detalle: más detalle, diferentes contrapartidas

Al observar los modelos sin texturas, Fable capturó razonablemente bien las formas principales de los escritorios, las sillas y las estanterías. Sin embargo, algunos objetos pequeños se simplificaron y algunas zonas mostraban geometría fusionada o un nivel de detalle irregular.

La escena de Astra contenía más detalle geométrico tanto en los muebles como en los elementos más pequeños. Aun así, varias estructuras con bordes definidos parecían ligeramente suavizadas, y algunas formas eran menos precisas de lo que su nivel de detalle podría sugerir.

La optimización de Fable hizo que la escena fuera más fácil de gestionar, mientras que Astra conservó una mayor cantidad de la geometría generada. Ninguno de los dos enfoques resolvió por completo los problemas de forma y proporción visibles en los recursos individuales.

Fable	Astra

Materiales y atmósfera; Astra se acerca más a la referencia

La oficina de referencia tiene un aspecto distintivo: tonos verdes apagados, muebles desgastados, paredes envejecidas y señales de un uso prolongado.

Astra conservó una mayor parte de esa atmósfera. Sus materiales y su desgaste eran relativamente uniformes en toda la habitación, lo que hacía que la escena se pareciera más a la referencia. Algunas superficies seguían dependiendo en gran medida del color y de los patrones de suciedad para sugerir antigüedad, con una variación limitada en la rugosidad y los reflejos.

Los materiales de Fable eran suficientemente claros para distinguir los objetos principales, y la escena presentaba cierta variación entre tonos cálidos y fríos. Sin embargo, varias superficies parecían comparativamente nuevas. El resultado general se asemejaba más a una oficina de trabajo común, con menos de la atmósfera envejecida y cerrada que se observaba en el original.

Fable	Astra

Distribución de la escena: los muebles están ahí, pero la habitación se siente diferente

Ambos agentes lograron identificar los muebles principales y organizarlos en una oficina reconocible. Los escritorios, las estanterías, los archivadores y otros objetos importantes se colocaron generalmente en las zonas esperadas.

Las diferencias se hacen más claras al comparar la distribución general con la referencia.

La habitación original parece abarrotada, con muebles y objetos más pequeños colocados muy cerca unos de otros. Los objetos del primer plano bloquean parcialmente la vista de los que están detrás, creando una mayor sensación de profundidad y un interior más estrecho.

Ambas escenas reconstruidas parecen más espaciosas y ordenadas.

Fable alargó o recolocó algunos muebles para que la disposición funcionara, modificando algunas proporciones en el proceso. Astra realizó más correcciones locales en la colocación de los objetos y los puntos de contacto, pero el espaciado general seguía siendo más amplio que en la referencia.

Las escenas completadas se pueden abrir, inspeccionar y editar. Sin embargo, sus distribuciones todavía necesitan trabajo para coincidir mejor con la composición original y las relaciones espaciales.

¿Qué significa esto para los flujos de trabajo 3D con IA?

La prueba muestra dos formas viables de construir una escena 3D compleja con un agente de IA y V2Fun.

Fable asignó los objetos complejos a V2Fun, utilizó Three.js para las estructuras habituales y optimizó los recursos antes del ensamblaje final. El resultado fue un proyecto más ligero, con una ruta más sencilla para realizar futuras ediciones.

Astra se basó más ampliamente en recursos generados por V2Fun y realizó ajustes adicionales durante el ensamblaje. Su escena final tenía un estilo visual más uniforme y una colocación local más detallada, aunque la geometría seguía siendo considerablemente más pesada.

Ambos flujos de trabajo produjeron escenas completas de la oficina. Ambos también dejaron diferencias visibles en las proporciones de los muebles, el espaciado de los objetos, la oclusión y la composición general.

Mejorar estos resultados requerirá realizar mejores comprobaciones con respecto a la imagen de referencia durante todo el proceso de ensamblaje. Las proporciones de la habitación y el encuadre de la cámara deben establecerse pronto, seguidos de ajustes más precisos en la colocación, la oclusión, los materiales y la iluminación.

En proyectos 3D complejos, generar los recursos individuales ya constituye una parte considerable del flujo de trabajo. La forma en que esos recursos se organizan, colocan, optimizan y revisan influye tanto como cualquier otro factor en la escena terminada.

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