Astra vs Fable: creare scene 3D complesse con la skill AI 3D di V2Fun

Astra vs Fable: creazione di scene 3D complesse con V2Fun AI 3D Skill

Quanto bene gli agenti AI riescono a ricreare una scena 3D complessa partendo da una singola immagine di riferimento?

Per scoprirlo, abbiamo fornito ad Astra e Fable la stessa immagine di un ufficio disordinato e abbiamo chiesto loro di ricrearlo usando la stessa versione di V2Fun AI 3D Skill. La scena includeva mobili, apparecchiature elettroniche, decorazioni alle pareti e decine di oggetti più piccoli. Ogni agente doveva scomporre la scena, generare gli asset 3D necessari e assemblarli in Three.js.

Entrambi gli agenti hanno completato la scena, ma hanno adottato approcci notevolmente diversi per la modellazione e l'assemblaggio.

Il test: una scena, due flussi di lavoro

Entrambi gli agenti hanno usato V2Fun AI 3D Skill per generare asset 3D, con Three.js per gestire l'assemblaggio finale della scena.

Ogni flusso di lavoro ha prodotto un file GLB, codice sorgente e schermate per l'ispezione. L'attività consentiva una combinazione di asset generati dall'AI e geometria procedurale.

Fable ha usato un approccio di modellazione ibrido, combinando oggetti generati dall'AI con geometria costruita tramite codice. Astra ha seguito una strada diversa, estendendo la generazione di V2Fun a quasi ogni parte della scena.

Due approcci per costruire lo stesso ufficio

Fable: asset complessi con V2Fun, strutture semplici con Three.js

Fable ha suddiviso l'ufficio in diversi gruppi: struttura della stanza, arredi principali, apparecchiature, decorazioni alle pareti e oggetti più piccoli.

Ha usato V2Fun per generare oggetti dalle forme più complesse, tra cui scrivanie, sedie da ufficio, schedari e un registratore a cassette. Pareti, pavimenti, porte, pannelli del soffitto e oggetti più semplici come fogli e scatole sono stati costruiti proceduralmente con Three.js.

In totale, Fable ha generato ​14 categorie di asset AI, distribuite in 20 istanze​, combinandole poi con geometria procedurale per completare la stanza.

Fable ha inoltre dedicato del tempo all'ottimizzazione dei modelli generati. Riducendo il numero di poligoni e ridimensionando le texture, ha portato gli asset sorgente da circa 7 milioni di triangoli a circa 820.000, con una riduzione dell'​88,3%​. Il file GLB finale era di circa 41,1 MB.

Questo approccio ha mantenuto la scena relativamente leggera. Le strutture ordinarie potevano essere modificate direttamente tramite codice, mentre gli arredi più dettagliati beneficiavano delle capacità di generazione 3D di V2Fun. Fable ha inoltre conservato sia gli asset originali sia quelli ottimizzati, rendendo più semplici ulteriori modifiche e sostituzioni.

Il compromesso era visibile nella scena completata. Alcuni oggetti di scena modellati proceduralmente apparivano molto più semplici degli arredi generati dall'AI, creando differenze evidenti nel livello di dettaglio. Fable ha inoltre allungato alcuni modelli di mobili per adattarli alle rispettive posizioni, influenzandone le proporzioni.

Astra: generare l'intera scena con V2Fun

Astra ha adottato un approccio maggiormente basato sulla generazione. Ha suddiviso l'ufficio in ​26 categorie di asset sorgente​, inviando a V2Fun ogni elemento, dalle pareti e dai pannelli del soffitto agli arredi, alle apparecchiature, alle decorazioni e agli oggetti più piccoli.

Questi asset sono stati organizzati in 62 istanze, usando Three.js per modificarne scala, posizione, orientamento e materiali prima di esportare la scena.

Astra ha inoltre dedicato più lavoro all'assemblaggio locale. Ha usato superfici mesh per posizionare gli oggetti sugli arredi e su altre strutture di supporto, ha modificato la direzione della porta e del soffitto e ha corretto diversi problemi di spaziatura e occlusione. I record del progetto includevano ​47 relazioni di contatto tra oggetti​.

La scena risultante presentava un aspetto invecchiato più uniforme. La sua palette verde tenue e le superfici usurate si avvicinavano inoltre maggiormente all'immagine di riferimento originale.

Il costo era una scena molto più pesante. Anche strutture semplici come pareti e pannelli del soffitto erano generate come mesh dettagliate. Senza un passaggio comparabile di riduzione dei poligoni, il GLB finale di Astra raggiungeva circa 432,6 MB, con circa 31 milioni di triangoli contando le istanze posizionate.

La geometria aggiuntiva conservava più dettagli, ma alcune strutture ordinarie mostravano comunque imprecisioni nella forma. Nella scena finale erano visibili anche oggetti ripetuti e spaziature irregolari.

Astra vs Fable: uno sguardo ai numeri

Ecco il confronto tra i due progetti finali.

I dati provengono dai file GLB finali e dai record del progetto. I conteggi dei triangoli delle istanze includono le posizioni ripetute e non devono essere considerati conteggi effettivi del rendering per frame. I due flussi di lavoro differivano inoltre nell'ambito della generazione, quindi dimensione dei file, conteggio degli asset e tempo registrato non sono misure direttamente comparabili delle prestazioni complessive dell'agente.

Fable ha prodotto un progetto molto più piccolo e gestibile. La combinazione di modellazione procedurale e ottimizzazione degli asset ha contribuito a contenere le dimensioni del file, lasciando al contempo spazio per ulteriori modifiche.

Astra ha generato più asset individuali e ha dedicato maggiori sforzi alla loro disposizione. La sua scena conservava una quantità di geometria considerevolmente maggiore, con esigenze più elevate di archiviazione ed elaborazione.

Tuttavia, la dimensione del file è solo una parte del quadro. Vediamo quanto ciascun risultato corrisponde all'ufficio originale.

Immagine di riferimento	Fable	Astra

Confronto tra le scene 3D finali

Geometria e dettaglio: più dettaglio, compromessi diversi

Osservando i modelli senza texture, Fable ha riprodotto abbastanza bene le forme principali di scrivanie, sedie e librerie. Alcuni oggetti più piccoli sono stati tuttavia semplificati e in alcune aree erano visibili geometrie unite o dettagli non uniformi.

La scena di Astra conteneva più dettagli geometrici sia negli arredi sia negli oggetti di scena più piccoli. Tuttavia, diverse strutture dai bordi netti apparivano leggermente ammorbidite e alcune forme erano meno accurate di quanto il loro livello di dettaglio potesse far pensare.

L'ottimizzazione di Fable ha reso la scena più facile da gestire, mentre Astra ha conservato una quantità maggiore della geometria generata. Nessuno dei due approcci ha risolto completamente i problemi di forma e proporzione visibili nei singoli asset.

Fable	Astra

Materiali e atmosfera; Astra si avvicina maggiormente al riferimento

L'ufficio di riferimento ha un aspetto distintivo: tonalità verdi tenui, mobili usurati, pareti invecchiate e segni di utilizzo prolungato.

Astra ha conservato maggiormente quell'atmosfera. I suoi materiali e il livello di usura erano relativamente uniformi in tutta la stanza, dando alla scena una somiglianza più stretta con il riferimento. Alcune superfici si basavano ancora molto su colori e motivi di sporco per suggerire l'età, con variazioni limitate nella ruvidità e nei riflessi.

I materiali di Fable erano sufficientemente chiari da distinguere gli oggetti principali e la scena presentava una certa variazione tra tonalità calde e fredde. Tuttavia, diverse superfici apparivano relativamente nuove. Il risultato complessivo sembrava più quello di un normale ufficio operativo, con meno dell'atmosfera invecchiata e chiusa visibile nell'originale.

Fable	Astra

Layout della scena: i mobili ci sono, ma la stanza sembra diversa

Entrambi gli agenti sono riusciti a identificare gli arredi principali e a disporli in un ufficio riconoscibile. Scrivanie, scaffali, schedari e altri oggetti principali erano generalmente collocati nelle aree previste.

Le differenze diventano più evidenti confrontando il layout complessivo con il riferimento.

La stanza originale appare affollata, con mobili e oggetti più piccoli collocati vicini tra loro. Gli oggetti in primo piano bloccano parzialmente la vista di quelli retrostanti, creando una maggiore sensazione di profondità e un interno più compatto.

Entrambe le scene ricostruite appaiono più spaziose e ordinate.

Fable ha allungato o riposizionato alcuni arredi per far funzionare la disposizione, modificando nel frattempo alcune proporzioni. Astra ha apportato più correzioni locali al posizionamento degli oggetti e ai punti di contatto, ma la spaziatura complessiva era comunque più ampia rispetto al riferimento.

Le scene completate possono essere aperte, ispezionate e modificate. I loro layout, tuttavia, richiedono ancora lavoro per corrispondere meglio alla composizione originale e alle relazioni spaziali.

Cosa significa per i flussi di lavoro 3D con l'AI?

Il test mostra due modi praticabili per costruire una scena 3D complessa con un agente AI e V2Fun.

Fable ha assegnato gli oggetti complessi a V2Fun, ha usato Three.js per le strutture ordinarie e ha ottimizzato gli asset prima dell'assemblaggio finale. Il risultato è stato un progetto più leggero, con un percorso più semplice per le modifiche successive.

Astra si è affidata più ampiamente agli asset generati da V2Fun e ha apportato ulteriori regolazioni durante l'assemblaggio. La sua scena finale presentava uno stile visivo più uniforme e un posizionamento locale più dettagliato, sebbene la geometria fosse considerevolmente più pesante.

Entrambi i flussi di lavoro hanno prodotto scene complete dell'ufficio. Entrambi hanno inoltre lasciato differenze visibili nelle proporzioni degli arredi, nella spaziatura degli oggetti, nell'occlusione e nella composizione complessiva.

Migliorare questi risultati richiederà controlli migliori rispetto all'immagine di riferimento durante tutto il processo di assemblaggio. Le proporzioni della stanza e l'inquadratura della telecamera devono essere stabilite nelle prime fasi, seguite da regolazioni più precise di posizionamento, occlusione, materiali e illuminazione.

Per i progetti 3D complessi, la generazione dei singoli asset rappresenta già una parte sostanziale del flusso di lavoro. Il modo in cui questi asset vengono organizzati, posizionati, ottimizzati e revisionati influenza la scena finale tanto quanto la loro generazione.

Per esplorare la generazione 3D basata su componenti nei tuoi flussi di lavoro con agenti, visita la pagina V2Fun AI 3D Skill per maggiori dettagli.