Astra बनाम Fable: V2Fun AI 3D Skill के साथ जटिल 3D दृश्य बनाना

Astra बनाम Fable: V2Fun AI 3D Skill के साथ जटिल 3D दृश्य बनाना

AI एजेंट एकल संदर्भ छवि से जटिल 3D दृश्य को कितनी अच्छी तरह फिर से बना सकते हैं?

यह जानने के लिए, हमने Astra और Fable को एक अव्यवस्थित कार्यालय की एक ही छवि दी और उनसे V2Fun AI 3D Skill के उसी संस्करण का उपयोग करके इसे बनाने को कहा। दृश्य में फर्नीचर, इलेक्ट्रॉनिक उपकरण, दीवार की सजावट और दर्जनों छोटी वस्तुएँ शामिल थीं। प्रत्येक एजेंट को दृश्य को विभाजित करना था, आवश्यक 3D एसेट बनानी थीं और उन्हें Three.js में संयोजित करना था।

दोनों एजेंटों ने दृश्य पूरा किया, लेकिन मॉडलिंग और संयोजन के लिए उनके तरीके स्पष्ट रूप से अलग थे।

परीक्षण: एक दृश्य, दो वर्कफ़्लो

दोनों एजेंटों ने 3D एसेट बनाने के लिए V2Fun AI 3D Skill का उपयोग किया, जबकि अंतिम दृश्य संयोजन Three.js ने संभाला।

प्रत्येक वर्कफ़्लो ने निरीक्षण के लिए एक GLB फ़ाइल, स्रोत कोड और स्क्रीनशॉट तैयार किए। कार्य में AI-जनरेटेड एसेट और प्रक्रियात्मक ज्यामिति के संयोजन की अनुमति थी।

Fable ने हाइब्रिड मॉडलिंग दृष्टिकोण अपनाया, जिसमें AI-जनरेटेड ऑब्जेक्ट को कोड में बनाई गई ज्यामिति के साथ जोड़ा गया। Astra ने अलग रास्ता अपनाया और दृश्य के लगभग हर हिस्से के लिए V2Fun जनरेशन का विस्तार किया।

एक ही कार्यालय बनाने के दो दृष्टिकोण

Fable: V2Fun से जटिल एसेट, Three.js से सरल संरचनाएँ

Fable ने कार्यालय को कई समूहों में बाँटा: कमरे की संरचना, मुख्य फर्नीचर, उपकरण, दीवार की सजावट और छोटी वस्तुएँ।

इसने अधिक जटिल आकृतियों वाली वस्तुएँ बनाने के लिए V2Fun का उपयोग किया, जिनमें डेस्क, कार्यालय की कुर्सियाँ, फ़ाइलिंग कैबिनेट और एक टेप रिकॉर्डर शामिल थे। दीवारें, फ़र्श, दरवाज़े, छत के पैनल और कागज़ तथा डिब्बों जैसी सरल वस्तुएँ Three.js के साथ प्रक्रियात्मक रूप से बनाई गईं।

कुल मिलाकर, Fable ने ​AI एसेट की 14 श्रेणियाँ बनाईं, जिन्हें 20 इंस्टेंस में रखा गया​, फिर कमरे को पूरा करने के लिए उन्हें प्रक्रियात्मक ज्यामिति के साथ जोड़ा।

Fable ने जनरेट किए गए मॉडलों को अनुकूलित करने में भी समय लगाया। पॉलीगॉन की संख्या घटाकर और टेक्सचर का आकार बदलकर, इसने स्रोत एसेट को लगभग 7 मिलियन त्रिभुजों से घटाकर लगभग 820,000 कर दिया, यानी ​88.3%​ की कमी। अंतिम GLB फ़ाइल लगभग 41.1 MB की थी।

इस दृष्टिकोण से दृश्य अपेक्षाकृत हल्का रहा। नियमित संरचनाओं को सीधे कोड के माध्यम से समायोजित किया जा सकता था, जबकि अधिक विस्तृत फर्नीचर को V2Fun की 3D जनरेशन क्षमताओं से लाभ मिला। Fable ने मूल और अनुकूलित दोनों एसेट भी रखीं, जिससे आगे संपादन और प्रतिस्थापन आसान हो गए।

इसका समझौता पूर्ण दृश्य में दिखाई दिया। कुछ प्रक्रियात्मक रूप से मॉडल किए गए प्रॉप्स AI-जनरेटेड फर्नीचर की तुलना में बहुत सरल दिखे, जिससे विवरण में स्पष्ट अंतर रह गया। Fable ने कुछ फर्नीचर मॉडलों को उनकी स्थितियों में फिट करने के लिए खींचकर बड़ा भी किया, जिससे उनके अनुपात प्रभावित हुए।

Astra: V2Fun से पूरा दृश्य बनाना

Astra ने जनरेशन-केंद्रित दृष्टिकोण अपनाया। इसने कार्यालय को ​स्रोत एसेट की 26 श्रेणियों​ में बाँटा और दीवारों तथा छत के पैनलों से लेकर फर्नीचर, उपकरण, सजावट और छोटी वस्तुओं तक हर चीज़ को V2Fun के माध्यम से भेजा।

इन एसेट को 62 इंस्टेंस में व्यवस्थित किया गया, और दृश्य निर्यात करने से पहले Three.js का उपयोग करके उनके स्केल, स्थिति, दिशा और मटेरियल समायोजित किए गए।

Astra ने स्थानीय संयोजन पर भी अधिक काम किया। इसने फर्नीचर और अन्य सहायक संरचनाओं पर वस्तुओं को रखने के लिए मेश सतहों का उपयोग किया, दरवाज़े और छत की दिशा समायोजित की और कई दूरी तथा ऑक्लूज़न संबंधी समस्याओं को ठीक किया। प्रोजेक्ट रिकॉर्ड में ​47 ऑब्जेक्ट संपर्क संबंध​ दर्ज थे।

परिणामी दृश्य में अधिक सुसंगत पुराना रूप था। इसका हल्का हरा पैलेट और घिसी हुई सतहें भी मूल संदर्भ के अधिक करीब थीं।

इसकी कीमत कहीं अधिक भारी दृश्य के रूप में चुकानी पड़ी। दीवारों और छत के पैनलों जैसी सरल संरचनाएँ भी विस्तृत मेश के रूप में जनरेट की गईं। तुलनीय पॉलीगॉन-घटाव प्रक्रिया के बिना, Astra का अंतिम GLB लगभग 432.6 MB तक पहुँच गया, और रखे गए इंस्टेंस की गणना करने पर इसमें लगभग 31 मिलियन त्रिभुज थे।

अतिरिक्त ज्यामिति ने अधिक विवरण सुरक्षित रखा, लेकिन कुछ नियमित संरचनाओं में अभी भी आकृति संबंधी अशुद्धियाँ दिखीं। अंतिम दृश्य में दोहराई गई वस्तुएँ और असमान दूरी भी दिखाई दी।

Astra बनाम Fable: आँकड़ों पर एक नज़र

यहाँ बताया गया है कि दोनों अंतिम प्रोजेक्ट की तुलना कैसे होती है।

आँकड़े अंतिम GLB फ़ाइलों और प्रोजेक्ट रिकॉर्ड से लिए गए हैं। इंस्टेंस किए गए त्रिभुजों की संख्या में दोहराए गए प्लेसमेंट शामिल हैं और इसे वास्तविक प्रति-फ़्रेम रेंडरिंग संख्या नहीं माना जाना चाहिए। दोनों वर्कफ़्लो जनरेशन के दायरे में भी अलग थे, इसलिए फ़ाइल आकार, एसेट की संख्या और दर्ज किया गया समय एजेंट के समग्र प्रदर्शन के सीधे तुलनीय माप नहीं हैं।

Fable ने बहुत छोटा और अधिक प्रबंधनीय प्रोजेक्ट तैयार किया। प्रक्रियात्मक मॉडलिंग और एसेट अनुकूलन के संयोजन ने आगे के समायोजनों के लिए जगह छोड़ते हुए फ़ाइल आकार को कम रखने में मदद की।

Astra ने अधिक व्यक्तिगत एसेट बनाए और उनके प्लेसमेंट को बेहतर बनाने में अधिक प्रयास किया। इसके दृश्य में काफी अधिक ज्यामिति सुरक्षित रही, जिससे स्टोरेज और प्रोसेसिंग की माँग बढ़ गई।

हालाँकि, फ़ाइल आकार पूरी तस्वीर का केवल एक हिस्सा है। आइए देखें कि प्रत्येक परिणाम मूल कार्यालय से कितनी समानता रखता है।

संदर्भ छवि	Fable	Astra

अंतिम 3D दृश्यों की तुलना

ज्यामिति और विवरण: अधिक विवरण, अलग समझौते

बिना टेक्सचर वाले मॉडलों को देखने पर, Fable ने डेस्क, कुर्सियों और बुकशेल्फ़ की मुख्य आकृतियों को काफ़ी अच्छी तरह पकड़ा। हालाँकि, कुछ छोटी वस्तुओं को सरल बनाया गया था और कुछ क्षेत्रों में मिली हुई ज्यामिति या असमान विवरण दिखाई दिया।

Astra के दृश्य में फर्नीचर और छोटे प्रॉप्स दोनों में अधिक ज्यामितीय विवरण था। फिर भी, कई स्पष्ट किनारों वाली संरचनाएँ थोड़ी नरम दिखाई दीं और कुछ आकृतियाँ अपने विवरण के स्तर की अपेक्षा कम सटीक थीं।

Fable के अनुकूलन से दृश्य को प्रबंधित करना आसान हुआ, जबकि Astra ने जनरेट की गई अधिक ज्यामिति सुरक्षित रखी। किसी भी दृष्टिकोण ने व्यक्तिगत एसेट में दिखाई देने वाली आकृति और अनुपात संबंधी समस्याओं को पूरी तरह हल नहीं किया।

Fable	Astra

मटेरियल और वातावरण; Astra संदर्भ के अधिक करीब

संदर्भ कार्यालय का रूप विशिष्ट है: हल्के हरे रंग, घिसा हुआ फर्नीचर, पुरानी दीवारें और लंबे समय तक उपयोग के संकेत।

Astra ने उस वातावरण का अधिक हिस्सा सुरक्षित रखा। पूरे कमरे में इसके मटेरियल और घिसावट अपेक्षाकृत सुसंगत थे, जिससे दृश्य संदर्भ के अधिक समान लगा। कुछ सतहें अभी भी पुराना रूप दिखाने के लिए रंग और गंदगी के पैटर्न पर बहुत अधिक निर्भर थीं, जबकि रफ़नेस और प्रतिबिंबों में विविधता सीमित थी।

Fable के मटेरियल मुख्य वस्तुओं को अलग पहचानने के लिए पर्याप्त स्पष्ट थे और दृश्य में गर्म तथा ठंडे रंगों के बीच कुछ विविधता थी। लेकिन कई सतहें तुलनात्मक रूप से नई दिखीं। समग्र परिणाम मूल में दिखाई देने वाले पुराने, बंद वातावरण की तुलना में एक सामान्य कार्यशील कार्यालय जैसा अधिक लगा।

Fable	Astra

दृश्य लेआउट: फर्नीचर मौजूद है, लेकिन कमरा अलग महसूस होता है

दोनों एजेंट मुख्य फर्नीचर की पहचान करके उसे पहचानने योग्य कार्यालय में व्यवस्थित करने में सफल रहे। डेस्क, शेल्फ़, फ़ाइलिंग कैबिनेट और अन्य प्रमुख वस्तुएँ आम तौर पर अपेक्षित क्षेत्रों में रखी गईं।

संदर्भ के साथ समग्र लेआउट की तुलना करने पर अंतर अधिक स्पष्ट हो जाते हैं।

मूल कमरा भरा हुआ महसूस होता है, जिसमें फर्नीचर और छोटी वस्तुएँ एक-दूसरे के क़रीब रखी गई हैं। अग्रभूमि की वस्तुएँ उनके पीछे की वस्तुओं के दृश्य को आंशिक रूप से रोकती हैं, जिससे गहराई का अधिक प्रभाव और अंदरूनी हिस्से के अधिक सघन होने का एहसास पैदा होता है।

दोनों पुनर्निर्मित दृश्य अधिक खुले और व्यवस्थित दिखते हैं।

व्यवस्था को काम करने योग्य बनाने के लिए Fable ने कुछ फर्नीचर को खींचकर बड़ा किया या उसकी स्थिति बदली, जिससे रास्ते में कुछ अनुपात बदल गए। Astra ने वस्तुओं के प्लेसमेंट और संपर्क बिंदुओं में अधिक स्थानीय सुधार किए, लेकिन समग्र दूरी अभी भी संदर्भ की तुलना में अधिक ढीली थी।

पूरे किए गए दृश्यों को खोला, निरीक्षण किया और संपादित किया जा सकता है। हालाँकि, मूल संरचना और स्थानिक संबंधों से बेहतर मेल के लिए उनके लेआउट पर अभी भी काम करने की आवश्यकता है।

AI 3D वर्कफ़्लो के लिए इसका क्या अर्थ है?

परीक्षण जटिल 3D दृश्य बनाने के दो व्यावहारिक तरीके दिखाता है, जिनमें AI एजेंट और V2Fun का उपयोग किया जाता है।

Fable ने जटिल वस्तुएँ V2Fun को सौंपीं, नियमित संरचनाओं के लिए Three.js का उपयोग किया और अंतिम संयोजन से पहले एसेट को अनुकूलित किया। परिणाम एक हल्का प्रोजेक्ट था, जिसमें आगे के संपादन का रास्ता अधिक सीधा था।

Astra ने V2Fun-जनरेटेड एसेट पर अधिक व्यापक रूप से निर्भर किया और संयोजन के दौरान अतिरिक्त समायोजन किए। इसके अंतिम दृश्य में अधिक सुसंगत दृश्य शैली और अधिक विस्तृत स्थानीय प्लेसमेंट था, हालाँकि ज्यामिति काफी भारी रही।

दोनों वर्कफ़्लो ने पूरे कार्यालय दृश्य तैयार किए। दोनों में फर्नीचर के अनुपात, वस्तुओं की दूरी, ऑक्लूज़न और समग्र संरचना में स्पष्ट अंतर भी रह गए।

इन परिणामों को बेहतर बनाने के लिए संयोजन प्रक्रिया के दौरान संदर्भ छवि के साथ बेहतर जाँच की आवश्यकता होगी। कमरे के अनुपात और कैमरा फ़्रेमिंग को शुरुआत में तय किया जाना चाहिए, जिसके बाद प्लेसमेंट, ऑक्लूज़न, मटेरियल और प्रकाश व्यवस्था में अधिक करीबी समायोजन किए जाने चाहिए।

जटिल 3D प्रोजेक्ट के लिए व्यक्तिगत एसेट बनाना पहले से ही वर्कफ़्लो का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है। इन एसेट को कैसे व्यवस्थित, स्थित, अनुकूलित और संशोधित किया जाता है, इसका अंतिम दृश्य पर उतना ही प्रभाव पड़ता है।

अपने एजेंट वर्कफ़्लो में घटक-आधारित 3D जनरेशन का पता लगाने के लिए, अधिक जानकारी हेतु V2Fun AI 3D Skill पेज पर जाएँ।