Os agentes de IA conseguem gerar cenas 3D completas a partir de uma única imagem?

Sim. Neste teste, tanto a Astra como a Fable utilizaram V2Fun AI 3D Skill para gerar ativos individuais e montar uma cena de escritório com Three.js. Os layouts complexos podem ainda exigir ajustes nas proporções, na colocação dos objetos e nas relações espaciais.

O que faz o V2Fun AI 3D Skill neste fluxo de trabalho?

O V2Fun fornece a capacidade de geração de ativos 3D. O agente de IA analisa a referência, planeia quais os ativos a criar, chama a ferramenta de geração e organiza a cena montada.

Qual é a diferença entre a modelação 3D gerada por IA e a modelação 3D procedural?

A geração por IA é útil para objetos com formas complexas ou irregulares. A modelação procedural funciona bem para estruturas com geometria previsível, dimensões precisas ou padrões repetidos. Ambas as abordagens podem ser utilizadas em conjunto.

Como é que a Astra e a Fable abordaram a tarefa de forma diferente?

A Fable combinou ativos gerados por IA com geometria procedural e otimizou os modelos posteriormente. A Astra gerou uma gama mais ampla de ativos através do V2Fun e dedicou mais esforço a ajustar a colocação dos objetos e as relações de contacto.

Porque é que uma cena 3D gerada pode ainda parecer diferente da sua imagem de referência?

A aparência geral depende mais dos modelos individuais. As proporções do mobiliário, o espaçamento, a oclusão, a posição da câmara e a iluminação influenciam o grau de correspondência da cena final com a referência.

Astra vs Fable: Criar cenas 3D complexas com

Astra vs Fable: criar cenas 3D complexas com o V2Fun AI 3D Skill

Até que ponto conseguem os agentes de IA recriar uma cena 3D complexa a partir de uma única imagem de referência?

Para descobrir, demos a Astra e à Fable a mesma imagem de um escritório desorganizado e pedimos-lhes que o recriassem utilizando a mesma versão do V2Fun AI 3D Skill. A cena incluía mobiliário, equipamento eletrónico, decorações de parede e dezenas de objetos mais pequenos. Cada agente teve de decompor a cena, gerar os recursos 3D necessários e montá-los em Three.js.

Ambos os agentes concluíram a cena, mas adotaram abordagens visivelmente diferentes na modelação e montagem.

O teste: uma cena, dois fluxos de trabalho

Ambos os agentes utilizaram o V2Fun AI 3D Skill para gerar recursos 3D, com o Three.js a tratar da montagem final da cena.

Cada fluxo de trabalho produziu um ficheiro GLB, código-fonte e capturas de ecrã para inspeção. A tarefa permitia uma combinação de recursos gerados por IA e geometria procedural.

A Fable utilizou uma abordagem de modelação híbrida, combinando objetos gerados por IA com geometria criada em código. A Astra seguiu um caminho diferente, alargando a geração do V2Fun a quase todas as partes da cena.

Duas abordagens para criar o mesmo escritório

Fable: recursos complexos com o V2Fun, estruturas simples com Three.js

A Fable dividiu o escritório em vários grupos: estrutura da sala, mobiliário principal, equipamento, decorações de parede e objetos mais pequenos.

Utilizou o V2Fun para gerar objetos com formas mais complexas, incluindo secretárias, cadeiras de escritório, armários de arquivo e um gravador. As paredes, os pavimentos, as portas, os painéis do teto e itens mais simples, como papéis e caixas, foram criados proceduralmente com Three.js.

No total, a Fable gerou 14 categorias de recursos de IA, distribuídas por 20 instâncias, combinando-as depois com geometria procedural para concluir a sala.

A Fable também dedicou tempo à otimização dos modelos gerados. Ao reduzir o número de polígonos e redimensionar as texturas, reduziu os recursos de origem de aproximadamente 7 milhões de triângulos para cerca de 820 000, uma redução de 88,3%. O ficheiro GLB final tinha aproximadamente 41,1 MB.

Esta abordagem manteve a cena relativamente leve. As estruturas regulares podiam ser ajustadas diretamente através de código, enquanto o mobiliário mais detalhado beneficiava das capacidades de geração 3D do V2Fun. A Fable também manteve os recursos originais e otimizados, facilitando novas edições e substituições.

A desvantagem era visível na cena concluída. Alguns objetos modelados proceduralmente pareciam muito mais simples do que o mobiliário gerado por IA, criando diferenças notórias no nível de detalhe. A Fable também esticou determinados modelos de mobiliário para os adaptar às suas posições, o que afetou as respetivas proporções.

Astra: gerar a cena completa com o V2Fun

A Astra adotou uma abordagem mais centrada na geração. Dividiu o escritório em 26 categorias de recursos de origem, enviando tudo, desde paredes e painéis do teto até mobiliário, equipamento, decorações e objetos pequenos, através do V2Fun.

Estes recursos foram organizados em 62 instâncias, utilizando-se o Three.js para ajustar a sua escala, posição, orientação e materiais antes de exportar a cena.

A Astra também investiu mais na montagem local. Utilizou superfícies de malha para posicionar objetos sobre o mobiliário e outras estruturas de suporte, ajustou a direção da porta e do teto e corrigiu vários problemas de espaçamento e oclusão. Os registos do projeto incluíam 47 relações de contacto entre objetos.

A cena resultante tinha um aspeto envelhecido mais consistente. A sua paleta verde suave e as superfícies desgastadas também se aproximavam mais da referência original.

O custo foi uma cena muito mais pesada. Mesmo estruturas simples, como paredes e painéis do teto, foram geradas como malhas detalhadas. Sem uma passagem comparável de redução de polígonos, o GLB final da Astra atingiu aproximadamente 432,6 MB, com cerca de 31 milhões de triângulos quando foram contabilizadas as instâncias colocadas.

A geometria adicional preservou mais detalhes, mas algumas estruturas regulares continuavam a apresentar imprecisões de forma. Também eram visíveis objetos repetidos e espaçamentos irregulares na cena final.

Astra vs Fable: uma análise dos números

Eis a comparação entre os dois projetos finais.

Métrica	Fable + V2Fun	Astra + V2Fun
Abordagem de modelação	IA híbrida + procedural	Todos os componentes gerados por IA
Categorias de recursos de IA	14	26
Instâncias de recursos de IA colocadas	20	62
Tamanho do GLB final	41,1 MB	432,6 MB
Triângulos únicos	Aprox. 823 mil	Aprox. 13 milhões
Triângulos incluindo instâncias	Aprox. 1,13 milhões	Aprox. 31 milhões
Otimização de recursos	Redução de polígonos, redimensionamento de texturas	Malhas de alta densidade mantidas em grande parte
Abordagem de montagem	Colocação e validação baseadas em parâmetros	Posicionamento em superfícies de malha e ajustes de contacto

Os valores provêm dos ficheiros GLB finais e dos registos do projeto. As contagens de triângulos das instâncias incluem colocações repetidas e não devem ser tratadas como contagens reais de renderização por fotograma. Os dois fluxos de trabalho também diferiram quanto ao âmbito da geração, pelo que o tamanho dos ficheiros, a contagem de recursos e o tempo registado não são medidas diretamente comparáveis do desempenho geral dos agentes.

A Fable produziu um projeto muito mais pequeno e fácil de gerir. A combinação de modelação procedural e otimização de recursos ajudou a manter o tamanho do ficheiro reduzido, deixando simultaneamente margem para novos ajustes.

A Astra gerou mais recursos individuais e dedicou mais esforço ao aperfeiçoamento da sua colocação. A sua cena manteve consideravelmente mais geometria, com maiores exigências de armazenamento e processamento.

O tamanho do ficheiro é apenas uma parte da questão. Vejamos agora até que ponto cada resultado corresponde ao escritório original.

Imagem de referência	Fable	Astra

Comparação das cenas 3D finais

Geometria e detalhe: mais detalhe, diferentes compromissos

Ao observar os modelos sem texturas, a Fable captou razoavelmente bem as formas principais das secretárias, cadeiras e estantes. No entanto, alguns objetos mais pequenos foram simplificados e algumas áreas apresentavam geometria fundida ou um nível de detalhe irregular.

A cena da Astra continha mais detalhe geométrico, tanto no mobiliário como nos objetos mais pequenos. Ainda assim, várias estruturas com arestas marcadas pareciam ligeiramente suavizadas e algumas formas eram menos precisas do que o respetivo nível de detalhe poderia sugerir.

A otimização da Fable tornou a cena mais fácil de gerir, enquanto a Astra manteve uma maior quantidade da geometria gerada. Nenhuma das abordagens resolveu completamente os problemas de forma e proporção visíveis nos recursos individuais.

Fable	Astra

Materiais e atmosfera; a Astra aproxima-se mais da referência

O escritório de referência tem um aspeto distinto: tons verdes suaves, mobiliário desgastado, paredes envelhecidas e sinais de utilização prolongada.

A Astra preservou mais dessa atmosfera. Os seus materiais e o desgaste eram relativamente consistentes em toda a sala, conferindo à cena uma maior semelhança com a referência. Algumas superfícies continuavam a depender bastante da cor e dos padrões de sujidade para sugerir envelhecimento, com pouca variação na rugosidade e nos reflexos.

Os materiais da Fable eram suficientemente claros para distinguir os objetos principais e a cena apresentava alguma variação entre tons quentes e frios. No entanto, várias superfícies pareciam comparativamente novas. O resultado geral parecia mais um escritório de trabalho comum, com menos da atmosfera envelhecida e fechada visível no original.

Fable	Astra

Disposição da cena: o mobiliário está presente, mas a sala parece diferente

Ambos os agentes conseguiram identificar o mobiliário principal e organizá-lo num escritório reconhecível. As secretárias, prateleiras, armários de arquivo e outros objetos importantes foram geralmente colocados nas áreas esperadas.

As diferenças tornam-se mais claras ao comparar a disposição geral com a referência.

A sala original parece cheia, com o mobiliário e os objetos mais pequenos colocados próximos uns dos outros. Os objetos em primeiro plano bloqueiam parcialmente a visão dos que estão atrás, criando uma maior sensação de profundidade e um interior mais compacto.

Ambas as cenas reconstruídas parecem mais espaçosas e ordenadas.

A Fable esticou ou reposicionou algum mobiliário para fazer a disposição funcionar, alterando algumas proporções pelo caminho. A Astra fez mais correções locais à colocação dos objetos e aos pontos de contacto, mas o espaçamento geral continuava mais amplo do que na referência.

As cenas concluídas podem ser abertas, inspecionadas e editadas. No entanto, as respetivas disposições ainda precisam de ser aperfeiçoadas para corresponderem melhor à composição original e às relações espaciais.

O que significa isto para os fluxos de trabalho 3D com IA?

O teste mostra duas formas viáveis de criar uma cena 3D complexa com um agente de IA e o V2Fun.

A Fable atribuiu os objetos complexos ao V2Fun, utilizou o Three.js para as estruturas regulares e otimizou os recursos antes da montagem final. O resultado foi um projeto mais leve e com um caminho mais simples para futuras edições.

A Astra baseou-se mais extensivamente em recursos gerados pelo V2Fun e fez ajustes adicionais durante a montagem. A sua cena final tinha um estilo visual mais consistente e uma colocação local mais detalhada, embora a geometria continuasse consideravelmente mais pesada.

Ambos os fluxos de trabalho produziram cenas completas de um escritório. Ambos também deixaram diferenças visíveis nas proporções do mobiliário, no espaçamento dos objetos, na oclusão e na composição geral.

A melhoria destes resultados exigirá verificações mais eficazes face à imagem de referência ao longo de todo o processo de montagem. As proporções da sala e o enquadramento da câmara devem ser estabelecidos desde cedo, seguidos de ajustes mais precisos à colocação, oclusão, materiais e iluminação.

Para projetos 3D complexos, gerar os recursos individuais já representa uma parte substancial do fluxo de trabalho. A forma como esses recursos são organizados, posicionados, otimizados e revistos tem tanta influência na cena final como a sua geração.

Para explorar a geração 3D baseada em componentes nos seus próprios fluxos de trabalho com agentes, visite a página do V2Fun AI 3D Skill para obter mais informações.