Astra vs Fable: การสร้างฉาก 3D ที่ซับซ้อนด้วย V2Fun AI 3D Skill

Astra เทียบกับ Fable: การสร้างฉาก 3D ที่ซับซ้อนด้วย V2Fun AI 3D Skill

AI agents สามารถสร้างฉาก 3D ที่ซับซ้อนขึ้นใหม่จากภาพอ้างอิงเพียงภาพเดียวได้ดีแค่ไหน

เพื่อหาคำตอบ เราให้ Astra และ Fable ใช้ภาพเดียวกันของสำนักงานที่มีสิ่งของวางระเกะระกะ และขอให้ทั้งคู่สร้างฉากโดยใช้ V2Fun AI 3D Skill เวอร์ชันเดียวกัน ฉากนี้ประกอบด้วยเฟอร์นิเจอร์ อุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ ของตกแต่งผนัง และวัตถุขนาดเล็กอีกหลายสิบชิ้น AI agent แต่ละตัวต้องแยกองค์ประกอบของฉาก สร้างแอสเซ็ต 3D ที่จำเป็น และประกอบเข้าด้วยกันใน Three.js

AI agents ทั้งคู่สร้างฉากเสร็จสมบูรณ์ แต่ใช้แนวทางในการสร้างโมเดลและประกอบฉากที่แตกต่างกันอย่างเห็นได้ชัด

การทดสอบ: ฉากเดียว สองเวิร์กโฟลว์

AI agents ทั้งคู่ใช้ V2Fun AI 3D Skill เพื่อสร้างแอสเซ็ต 3D โดยมี Three.js รับหน้าที่ประกอบฉากขั้นสุดท้าย

แต่ละเวิร์กโฟลว์สร้างไฟล์ GLB ซอร์สโค้ด และภาพหน้าจอสำหรับตรวจสอบ งานนี้อนุญาตให้ใช้ทั้งแอสเซ็ตที่สร้างโดย AI และเรขาคณิตแบบโพรซีเยอรัลร่วมกัน

Fable ใช้แนวทางการสร้างโมเดลแบบผสมผสาน โดยรวมวัตถุที่สร้างโดย AI เข้ากับเรขาคณิตที่สร้างด้วยโค้ด ส่วน Astra ใช้แนวทางที่แตกต่าง โดยขยายการสร้างของ V2Fun ไปยังเกือบทุกส่วนของฉาก

สองแนวทางในการสร้างสำนักงานเดียวกัน

Fable: แอสเซ็ตซับซ้อนด้วย V2Fun โครงสร้างเรียบง่ายด้วย Three.js

Fable แบ่งสำนักงานออกเป็นหลายกลุ่ม ได้แก่ โครงสร้างห้อง เฟอร์นิเจอร์หลัก อุปกรณ์ ของตกแต่งผนัง และวัตถุขนาดเล็ก

Fable ใช้ V2Fun เพื่อสร้างวัตถุที่มีรูปร่างซับซ้อนมากขึ้น ซึ่งรวมถึงโต๊ะ เก้าอี้สำนักงาน ตู้เอกสาร และเครื่องบันทึกเทป ส่วนผนัง พื้น ประตู แผงเพดาน และสิ่งของที่เรียบง่ายกว่า เช่น กระดาษและกล่อง ถูกสร้างแบบโพรซีเยอรัลด้วย Three.js

โดยรวมแล้ว Fable สร้าง ​แอสเซ็ต AI 14 หมวดหมู่ และวางไว้ใน 20 อินสแตนซ์​ จากนั้นจึงรวมเข้ากับเรขาคณิตแบบโพรซีเยอรัลเพื่อสร้างห้องให้เสร็จสมบูรณ์

Fable ยังใช้เวลาในการปรับแต่งโมเดลที่สร้างขึ้น ด้วยการลดจำนวนโพลิกอนและปรับขนาดพื้นผิว ทำให้แอสเซ็ตต้นทางลดลงจากประมาณ 7 ล้านสามเหลี่ยมเหลือประมาณ 820,000 สามเหลี่ยม หรือลดลง ​88.3%​ ไฟล์ GLB ขั้นสุดท้ายมีขนาดประมาณ 41.1 MB

แนวทางนี้ทำให้ฉากมีน้ำหนักค่อนข้างเบา โครงสร้างทั่วไปสามารถปรับแก้ได้โดยตรงผ่านโค้ด ขณะที่เฟอร์นิเจอร์ที่มีรายละเอียดมากกว่าได้รับประโยชน์จากความสามารถในการสร้าง 3D ของ V2Fun นอกจากนี้ Fable ยังเก็บทั้งแอสเซ็ตต้นฉบับและแอสเซ็ตที่ปรับแต่งแล้ว ทำให้การแก้ไขและเปลี่ยนแอสเซ็ตในภายหลังทำได้ง่ายขึ้น

ข้อแลกเปลี่ยนนี้เห็นได้ชัดในฉากที่เสร็จแล้ว พร็อพบางชิ้นที่สร้างแบบโพรซีเยอรัลดูเรียบง่ายกว่าเฟอร์นิเจอร์ที่สร้างโดย AI มาก ทำให้รายละเอียดมีความแตกต่างกันอย่างเห็นได้ชัด Fable ยังยืดโมเดลเฟอร์นิเจอร์บางชิ้นเพื่อให้พอดีกับตำแหน่ง ซึ่งส่งผลต่อสัดส่วนของโมเดล

Astra: การสร้างฉากทั้งหมดด้วย V2Fun

Astra ใช้แนวทางที่เน้นการสร้างมากกว่า โดยแบ่งสำนักงานออกเป็น ​แอสเซ็ตต้นทาง 26 หมวดหมู่​ และส่งทุกอย่างตั้งแต่ผนังและแผงเพดาน ไปจนถึงเฟอร์นิเจอร์ อุปกรณ์ ของตกแต่ง และวัตถุขนาดเล็กผ่าน V2Fun

แอสเซ็ตเหล่านี้ถูกจัดวางเป็น 62 อินสแตนซ์ โดยใช้ Three.js เพื่อปรับขนาด ตำแหน่ง ทิศทาง และวัสดุก่อนส่งออกฉาก

Astra ยังทำงานด้านการประกอบภายในฉากมากกว่า โดยใช้พื้นผิวเมชเพื่อจัดวางวัตถุบนเฟอร์นิเจอร์และโครงสร้างรองรับอื่นๆ ปรับทิศทางของทางเข้าและเพดาน และแก้ไขปัญหาระยะห่างและการบดบังหลายจุด บันทึกของโปรเจกต์ระบุ ​ความสัมพันธ์ระหว่างวัตถุ 47 รายการ​

ฉากที่ได้มีรูปลักษณ์เก่าที่สม่ำเสมอมากกว่า โทนสีเขียวหม่นและพื้นผิวที่สึกหรอยังใกล้เคียงกับภาพอ้างอิงต้นฉบับมากกว่า

ข้อแลกเปลี่ยนคือฉากมีน้ำหนักมากขึ้นมาก แม้แต่โครงสร้างเรียบง่าย เช่น ผนังและแผงเพดาน ก็ถูกสร้างเป็นเมชที่มีรายละเอียดสูง หากไม่มีการลดจำนวนโพลิกอนในระดับใกล้เคียงกัน ไฟล์ GLB ขั้นสุดท้ายของ Astra จึงมีขนาดประมาณ 432.6 MB และมีประมาณ 31 ล้านสามเหลี่ยมเมื่อนับอินสแตนซ์ที่วางไว้ด้วย

เรขาคณิตเพิ่มเติมช่วยรักษารายละเอียดไว้ได้มากขึ้น แต่โครงสร้างทั่วไปบางส่วนยังคงมีรูปร่างไม่แม่นยำ นอกจากนี้ยังมองเห็นวัตถุที่ซ้ำกันและระยะห่างที่ไม่สม่ำเสมอในฉากสุดท้าย

Astra เทียบกับ Fable: ดูตัวเลขกัน

นี่คือการเปรียบเทียบโปรเจกต์ขั้นสุดท้ายของทั้งสองฝ่าย

ตัวเลขมาจากไฟล์ GLB ขั้นสุดท้ายและบันทึกของโปรเจกต์ จำนวนสามเหลี่ยมของอินสแตนซ์รวมตำแหน่งที่ซ้ำกัน และไม่ควรถือเป็นจำนวนสามเหลี่ยมที่เรนเดอร์จริงต่อเฟรม นอกจากนี้ ทั้งสองเวิร์กโฟลว์มีขอบเขตการสร้างที่แตกต่างกัน ดังนั้นขนาดไฟล์ จำนวนแอสเซ็ต และเวลาที่บันทึกไว้จึงไม่ใช่ตัวชี้วัดประสิทธิภาพโดยรวมของ AI agent ที่สามารถเปรียบเทียบกันได้โดยตรง

Fable สร้างโปรเจกต์ที่มีขนาดเล็กกว่าและจัดการได้ง่ายกว่ามาก การผสมผสานระหว่างการสร้างโมเดลแบบโพรซีเยอรัลและการปรับแต่งแอสเซ็ตช่วยลดขนาดไฟล์ลง พร้อมเปิดทางให้ปรับแก้เพิ่มเติมได้

Astra สร้างแอสเซ็ตแต่ละชิ้นมากกว่า และใช้ความพยายามมากขึ้นในการปรับตำแหน่ง ฉากของ Astra เก็บเรขาคณิตไว้มากกว่ามาก จึงต้องใช้พื้นที่จัดเก็บและการประมวลผลสูงกว่า

อย่างไรก็ตาม ขนาดไฟล์เป็นเพียงส่วนหนึ่งของภาพรวม มาดูกันว่าผลลัพธ์แต่ละแบบตรงกับสำนักงานต้นฉบับมากน้อยเพียงใด

ภาพอ้างอิง	Fable	Astra

เปรียบเทียบฉาก 3D ขั้นสุดท้าย

เรขาคณิตและรายละเอียด: รายละเอียดมากขึ้น กับข้อแลกเปลี่ยนที่แตกต่างกัน

เมื่อดูโมเดลที่ไม่มีพื้นผิว Fable จับรูปทรงหลักของโต๊ะ เก้าอี้ และชั้นหนังสือได้ค่อนข้างดี อย่างไรก็ตาม วัตถุขนาดเล็กบางชิ้นถูกทำให้ง่ายขึ้น และบางบริเวณมีเรขาคณิตที่รวมกันหรือมีรายละเอียดไม่สม่ำเสมอ

ฉากของ Astra มีรายละเอียดทางเรขาคณิตมากกว่า ทั้งในเฟอร์นิเจอร์และพร็อพขนาดเล็ก แต่โครงสร้างที่มีขอบแข็งหลายชิ้นยังดูนุ่มลงเล็กน้อย และรูปร่างบางส่วนก็ไม่แม่นยำเท่าที่ระดับรายละเอียดอาจทำให้คาดหวัง

การปรับแต่งของ Fable ทำให้ฉากจัดการได้ง่ายขึ้น ขณะที่ Astra เก็บเรขาคณิตที่สร้างขึ้นไว้มากกว่า ทั้งสองแนวทางยังไม่สามารถแก้ปัญหารูปร่างและสัดส่วนที่มองเห็นได้ในแอสเซ็ตแต่ละชิ้นได้ทั้งหมด

Fable	Astra

วัสดุและบรรยากาศ; Astra ใกล้เคียงภาพอ้างอิงมากกว่า

สำนักงานในภาพอ้างอิงมีรูปลักษณ์ที่โดดเด่น ได้แก่ โทนสีเขียวหม่น เฟอร์นิเจอร์ที่สึกหรอ ผนังเก่า และร่องรอยการใช้งานมาเป็นเวลานาน

Astra รักษาบรรยากาศดังกล่าวไว้ได้มากกว่า วัสดุและร่องรอยการเสื่อมสภาพค่อนข้างสม่ำเสมอทั่วทั้งห้อง ทำให้ฉากมีความคล้ายคลึงกับภาพอ้างอิงมากกว่า พื้นผิวบางส่วนยังอาศัยสีและลวดลายสิ่งสกปรกอย่างมากเพื่อสื่อถึงความเก่า โดยมีความแตกต่างของความขรุขระและการสะท้อนแสงจำกัด

วัสดุของ Fable ชัดเจนเพียงพอที่จะแยกแยะวัตถุหลักได้ และฉากมีความแตกต่างระหว่างโทนสีอุ่นกับโทนสีเย็นอยู่บ้าง แต่พื้นผิวหลายส่วนดูใหม่กว่าเมื่อเปรียบเทียบกัน ผลลัพธ์โดยรวมให้ความรู้สึกเหมือนสำนักงานทำงานทั่วไปมากกว่า โดยมีบรรยากาศเก่าและปิดทึบแบบต้นฉบับน้อยกว่า

Fable	Astra

การจัดวางฉาก: มีเฟอร์นิเจอร์อยู่ แต่ห้องให้ความรู้สึกแตกต่าง

AI agents ทั้งคู่สามารถระบุเฟอร์นิเจอร์หลักและจัดวางให้เป็นสำนักงานที่จดจำได้ โต๊ะ ชั้นวาง ตู้เอกสาร และวัตถุสำคัญอื่นๆ โดยทั่วไปถูกวางไว้ในบริเวณที่คาดหมาย

ความแตกต่างจะชัดเจนขึ้นเมื่อเปรียบเทียบการจัดวางโดยรวมกับภาพอ้างอิง

ห้องต้นฉบับให้ความรู้สึกแออัด โดยเฟอร์นิเจอร์และวัตถุขนาดเล็กถูกวางไว้ใกล้กัน วัตถุด้านหน้าบดบังวัตถุด้านหลังบางส่วน ทำให้รู้สึกถึงความลึกและความเป็นพื้นที่ภายในที่แน่นมากขึ้น

ฉากที่สร้างขึ้นใหม่ทั้งสองฉากดูโปร่งและเป็นระเบียบมากกว่า

Fable ยืดหรือเปลี่ยนตำแหน่งเฟอร์นิเจอร์บางชิ้นเพื่อให้การจัดวางใช้งานได้ ซึ่งทำให้สัดส่วนบางส่วนเปลี่ยนไปด้วย Astra แก้ไขตำแหน่งวัตถุและจุดสัมผัสเฉพาะจุดมากกว่า แต่ระยะห่างโดยรวมก็ยังหลวมกว่าภาพอ้างอิง

ฉากที่เสร็จสมบูรณ์สามารถเปิด ตรวจสอบ และแก้ไขได้ อย่างไรก็ตาม การจัดวางยังต้องปรับปรุงเพื่อให้ตรงกับองค์ประกอบและความสัมพันธ์เชิงพื้นที่ของต้นฉบับมากขึ้น

สิ่งนี้หมายความอย่างไรต่อเวิร์กโฟลว์ 3D ด้วย AI

การทดสอบนี้แสดงให้เห็นสองวิธีที่ใช้งานได้ในการสร้างฉาก 3D ที่ซับซ้อนด้วย AI agent และ V2Fun

Fable มอบหมายวัตถุที่ซับซ้อนให้ V2Fun ใช้ Three.js สำหรับโครงสร้างทั่วไป และปรับแต่งแอสเซ็ตก่อนการประกอบขั้นสุดท้าย ผลลัพธ์คือโปรเจกต์ที่เบากว่าและมีแนวทางสำหรับการแก้ไขเพิ่มเติมที่ตรงไปตรงมามากกว่า

Astra พึ่งพาแอสเซ็ตที่สร้างโดย V2Fun มากกว่า และทำการปรับเพิ่มเติมระหว่างการประกอบ ฉากขั้นสุดท้ายมีสไตล์ภาพที่สม่ำเสมอกว่าและการจัดวางเฉพาะจุดที่มีรายละเอียดมากกว่า แม้เรขาคณิตจะยังมีน้ำหนักมากกว่ามาก

เวิร์กโฟลว์ทั้งสองสร้างฉากสำนักงานที่สมบูรณ์ได้ ทั้งคู่ยังคงมีความแตกต่างที่มองเห็นได้ในสัดส่วนเฟอร์นิเจอร์ ระยะห่างของวัตถุ การบดบัง และองค์ประกอบโดยรวม

การปรับปรุงผลลัพธ์เหล่านี้จำเป็นต้องมีการตรวจสอบเทียบกับภาพอ้างอิงที่ดีขึ้นตลอดกระบวนการประกอบ ต้องกำหนดสัดส่วนห้องและการจัดเฟรมกล้องตั้งแต่เนิ่นๆ จากนั้นจึงปรับตำแหน่ง การบดบัง วัสดุ และแสงอย่างละเอียดมากขึ้น

สำหรับโปรเจกต์ 3D ที่ซับซ้อน การสร้างแอสเซ็ตแต่ละชิ้นถือเป็นส่วนสำคัญของเวิร์กโฟลว์อยู่แล้ว วิธีจัดระเบียบ จัดวาง ปรับแต่ง และแก้ไขแอสเซ็ตเหล่านั้นมีอิทธิพลต่อฉากที่เสร็จสมบูรณ์มากไม่แพ้กัน

หากต้องการสำรวจการสร้าง 3D แบบอิงองค์ประกอบในเวิร์กโฟลว์ AI agent ของคุณเอง โปรดไปที่หน้า V2Fun AI 3D Skill เพื่อดูรายละเอียดเพิ่มเติม