Astra vs Fable: Complexe 3D-scènes bouwen met V2Fun AI 3D Skill

Astra vs Fable: Complexe 3D-scènes bouwen met V2Fun AI 3D Skill

Hoe goed kunnen AI-agenten een complexe 3D-scène namaken op basis van één referentieafbeelding?

Om daarachter te komen, gaven we Astra en Fable dezelfde afbeelding van een rommelig kantoor en vroegen we ze dit te bouwen met dezelfde versie van de V2Fun AI 3D Skill. De scène bevatte meubilair, elektronische apparatuur, wanddecoraties en tientallen kleinere objecten. Elke agent moest de scène analyseren, de benodigde 3D-assets genereren en ze samenvoegen in Three.js.

Beide agenten voltooiden de scène, maar hanteerden duidelijk verschillende benaderingen voor modellering en assemblage.

De test: één scène, twee workflows

Beide agenten gebruikten de V2Fun AI 3D Skill om 3D-assets te genereren, waarbij Three.js de uiteindelijke assemblage van de scène verzorgde.

Elke workflow leverde een GLB-bestand, broncode en screenshots voor inspectie op. De taak stond een combinatie van AI-gegenereerde assets en procedurele geometrie toe.

Fable gebruikte een hybride modelleringsaanpak, waarbij AI-gegenereerde objecten werden gecombineerd met geometrie die in code was opgebouwd. Astra koos een andere route en breidde de V2Fun-generatie uit naar vrijwel elk onderdeel van de scène.

Twee manieren om hetzelfde kantoor te bouwen

Fable: complexe assets met V2Fun, eenvoudige structuren met Three.js

Fable verdeelde het kantoor in verschillende groepen: ruimtestructuur, belangrijkste meubilair, apparatuur, wanddecoraties en kleinere objecten.

Het gebruikte V2Fun om objecten met complexere vormen te genereren, waaronder bureaus, bureaustoelen, archiefkasten en een taperecorder. Muren, vloeren, deuren, plafondpanelen en eenvoudigere items zoals papieren en dozen werden procedureel opgebouwd met Three.js.

In totaal genereerde Fable 14 categorieën AI-assets, verdeeld over 20 instanties, en combineerde deze vervolgens met procedurele geometrie om de ruimte te voltooien.

Fable besteedde ook tijd aan het optimaliseren van de gegenereerde modellen. Door het aantal polygonen te verminderen en textures te verkleinen, bracht het de bronassets terug van ongeveer 7 miljoen driehoeken naar circa 820.000, een reductie van 88,3%. Het uiteindelijke GLB-bestand was ongeveer 41,1 MB groot.

Deze aanpak hield de scène relatief licht. Reguliere structuren konden rechtstreeks via code worden aangepast, terwijl gedetailleerder meubilair profiteerde van de 3D-generatiemogelijkheden van V2Fun. Fable behield ook zowel de oorspronkelijke als de geoptimaliseerde assets, waardoor verdere bewerkingen en vervangingen eenvoudiger werden.

De afweging was zichtbaar in de voltooide scène. Sommige procedureel gemodelleerde objecten zagen er veel eenvoudiger uit dan het AI-gegenereerde meubilair, waardoor merkbare verschillen in detail ontstonden. Fable rekte bepaalde meubelmodellen ook uit om ze passend te maken voor hun posities, wat hun verhoudingen beïnvloedde.

Astra: de volledige scène genereren met V2Fun

Astra koos voor een generatiegerichte aanpak. Het verdeelde het kantoor in 26 categorieën bronassets en stuurde alles, van muren en plafondpanelen tot meubilair, apparatuur, decoraties en kleine objecten, door V2Fun.

Deze assets werden gerangschikt in 62 instanties, waarbij Three.js werd gebruikt om hun schaal, positie, oriëntatie en materialen aan te passen voordat de scène werd geëxporteerd.

Astra besteedde ook meer aandacht aan lokale assemblage. Het gebruikte mesh-oppervlakken om objecten op meubilair en andere ondersteunende structuren te plaatsen, paste de richting van de deuropening en het plafond aan en corrigeerde verschillende problemen met tussenruimtes en occlusie. De projectgegevens bevatten 47 relaties tussen objectcontacten.

De resulterende scène had een consistenter verouderd uiterlijk. Het gedempte groene kleurenpalet en de versleten oppervlakken kwamen ook dichter bij de oorspronkelijke referentie.

De prijs daarvoor was een veel zwaardere scène. Zelfs eenvoudige structuren zoals muren en plafondpanelen werden als gedetailleerde meshes gegenereerd. Zonder een vergelijkbare polygonenreductie bereikte Astra's uiteindelijke GLB ongeveer 432,6 MB, met circa 31 miljoen driehoeken wanneer geplaatste instanties werden meegeteld.

De extra geometrie behield meer detail, maar sommige reguliere structuren vertoonden nog steeds onnauwkeurigheden in hun vorm. Herhaalde objecten en ongelijke tussenruimtes waren ook zichtbaar in de uiteindelijke scène.

Astra vs Fable: de cijfers bekeken

Zo verhouden de twee eindprojecten zich tot elkaar.

De cijfers zijn afkomstig uit de uiteindelijke GLB-bestanden en projectgegevens. De aantallen driehoeken voor instanties omvatten herhaalde plaatsingen en mogen niet worden opgevat als daadwerkelijke renderingaantallen per frame. De twee workflows verschilden ook in de reikwijdte van de generatie, waardoor bestandsgrootte, assetaantallen en geregistreerde tijd geen rechtstreeks vergelijkbare maatstaven zijn voor de algehele prestaties van de agent.

Fable produceerde een veel kleiner en beter beheersbaar project. De combinatie van procedurele modellering en assetoptimalisatie hielp de bestandsgrootte laag te houden en liet tegelijk ruimte voor verdere aanpassingen.

Astra genereerde meer afzonderlijke assets en besteedde meer moeite aan het verfijnen van hun plaatsing. De scène behield aanzienlijk meer geometrie, met hogere eisen aan opslag en verwerking.

Bestandsgrootte is echter maar één deel van het verhaal. Laten we bekijken hoe goed elk resultaat overeenkomt met het oorspronkelijke kantoor.

Referentieafbeelding	Fable	Astra

De uiteindelijke 3D-scènes vergelijken

Geometrie en detail: meer detail, andere afwegingen

Bij het bekijken van de modellen zonder textures legde Fable de hoofdvormen van de bureaus, stoelen en boekenkasten redelijk goed vast. Sommige kleinere objecten waren echter vereenvoudigd en enkele gebieden vertoonden samengevoegde geometrie of ongelijkmatig detail.

De scène van Astra bevatte meer geometrisch detail in zowel het meubilair als de kleinere objecten. Toch leken verschillende structuren met scherpe randen iets verzacht, en sommige vormen waren minder nauwkeurig dan hun detailniveau zou doen vermoeden.

De optimalisatie van Fable maakte de scène eenvoudiger te beheren, terwijl Astra meer van de gegenereerde geometrie behield. Geen van beide benaderingen loste de zichtbare problemen met vorm en verhoudingen in afzonderlijke assets volledig op.

Fable	Astra

Materialen en sfeer; Astra komt dichter bij de referentie

Het referentiekantoor heeft een kenmerkende uitstraling: gedempte groentinten, versleten meubilair, verouderde muren en tekenen van langdurig gebruik.

Astra behield meer van die sfeer. De materialen en verwering waren relatief consistent in de ruimte, waardoor de scène sterker op de referentie leek. Sommige oppervlakken leunden nog steeds zwaar op kleur- en vuilpatronen om ouderdom te suggereren, met beperkte variatie in ruwheid en reflecties.

De materialen van Fable waren duidelijk genoeg om de belangrijkste objecten van elkaar te onderscheiden en de scène vertoonde enige variatie tussen warme en koele tinten. Verschillende oppervlakken zagen er echter relatief nieuw uit. Het geheel leek meer op een gewoon kantoor in gebruik, met minder van de verouderde, besloten sfeer van het origineel.

Fable	Astra

Scène-indeling: het meubilair is er, maar de ruimte voelt anders

Beide agenten wisten het belangrijkste meubilair te identificeren en het in een herkenbaar kantoor te plaatsen. Bureaus, planken, archiefkasten en andere grote objecten werden over het algemeen in de verwachte gebieden geplaatst.

De verschillen worden duidelijker wanneer de algehele indeling met de referentie wordt vergeleken.

De oorspronkelijke ruimte voelt vol, met meubilair en kleinere objecten die dicht bij elkaar staan. Objecten op de voorgrond blokkeren het zicht op objecten erachter gedeeltelijk, waardoor een sterker gevoel van diepte en een krappere binnenruimte ontstaat.

Beide gereconstrueerde scènes zien er ruimer en ordelijker uit.

Fable rekte sommige meubels uit of verplaatste ze om de indeling te laten werken, waardoor onderweg enkele verhoudingen veranderden. Astra voerde meer lokale correcties uit aan de plaatsing van objecten en contactpunten, maar de totale tussenruimte bleef losser dan in de referentie.

De voltooide scènes kunnen worden geopend, geïnspecteerd en bewerkt. Hun indeling moet echter nog verder worden aangepast om beter overeen te komen met de oorspronkelijke compositie en ruimtelijke relaties.

Wat betekent dit voor AI-3D-workflows?

De test laat twee bruikbare manieren zien om met een AI-agent en V2Fun een complexe 3D-scène te bouwen.

Fable wees complexe objecten toe aan V2Fun, gebruikte Three.js voor reguliere structuren en optimaliseerde de assets vóór de uiteindelijke assemblage. Het resultaat was een lichter project met een eenvoudiger traject voor verdere bewerking.

Astra vertrouwde uitgebreider op door V2Fun gegenereerde assets en voerde tijdens de assemblage extra aanpassingen uit. De uiteindelijke scène had een consistentere visuele stijl en een gedetailleerdere lokale plaatsing, hoewel de geometrie aanzienlijk zwaarder bleef.

Beide workflows produceerden complete kantoorscènes. Beide lieten ook zichtbare verschillen achter in meubelverhoudingen, objectafstand, occlusie en algehele compositie.

Om deze resultaten te verbeteren, zijn tijdens het assemblageproces betere controles aan de hand van de referentieafbeelding nodig. De verhoudingen van de ruimte en de camerakadrering moeten vroeg worden vastgesteld, gevolgd door nauwkeurigere aanpassingen aan plaatsing, occlusie, materialen en belichting.

Voor complexe 3D-projecten vormt het genereren van de afzonderlijke assets al een aanzienlijk deel van de workflow. De manier waarop die assets worden georganiseerd, geplaatst, geoptimaliseerd en herzien, heeft minstens zoveel invloed op de voltooide scène.

Ga naar de pagina V2Fun AI 3D Skill voor meer informatie over componentgebaseerde 3D-generatie in je eigen agent-workflows.