AI-система автоматичної генерації 3D-сцен для VR

Проектуємо та впроваджуємо системи штучного інтелекту: від прототипу до production-ready рішення. Наша команда поєднує експертизу в машинному навчанні, дата-інжинірингу та MLOps, щоб AI працював не в лабораторії, а в реальному бізнесі.
Показано 1 з 1Усі 1566 послуг
AI-система автоматичної генерації 3D-сцен для VR
Складний
~2-4 тижні
Часті запитання

Напрямки AI-розробки

Етапи розробки AI-рішення

Останні роботи

  • image_website-b2b-advance_0.webp
    Розробка сайту компанії B2B ADVANCE
    1284
  • image_web-applications_feedme_466_0.webp
    Розробка веб-додатків для компанії FEEDME
    1196
  • image_websites_belfingroup_462_0.webp
    Розробка веб-сайту для компанії БЕЛФІНГРУП
    901
  • image_ecommerce_furnoro_435_0.webp
    Розробка інтернет магазину для компанії FURNORO
    1119
  • image_logo-advance_0.webp
    Розробка логотипу компанії B2B Advance
    586
  • image_crm_enviok_479_0.webp
    Розробка веб-додатків для компанії Enviok
    853

AI-система автоматичної генерації 3D-сцен для VR

Створення VR-оточень традиційним способом — фотограмметрія або ручне моделювання — займає тижні. Методи нейронних мереж дозволяють генерувати повноцінні 3D-сцени з текстового опису, 2D-зображень або часткової геометрії. Результат — прискорення прототипування та можливість створення нескінченно варіативних оточень.

Технологічний стек

Text-to-Scene:

  • SceneScape / Set-the-Scene — diffusion-based генерація 3D-сцен за описом
  • PanoGen для 360° panoramic оточень (швидкий метод для skybox-перших ітерацій)
  • LERF (Language Embedded Radiance Fields) — NeRF з semantic розумінням

Image-to-3D / Reconstruction:

  • Gaussian Splatting (3DGS) — швидка реконструкція з 20–100 фото, реальне время рендерингу
  • Instant-NGP (NVIDIA) — швидке NeRF навчання за хвилини
  • MVSNet / DUSt3R — multi-view stereo reconstruction

Procedural Population:

  • Blender Python API для автоматичного наповнення сцени об'єктами
  • Instance segmentation + replacement: детекція шаблонних об'єктів та заміна на 3D-активи

Optimization для VR:

  • Автоматичне LOD-generation (Instant Meshes + custom decimation)
  • Occlusion culling optimization
  • Lightmap baking automation

Конвеєр

Тижні 1–3: Визначення типу сцен (інтер'єр/екстер'єр, реалістичний/стилізований). Тестування методів реконструкції на прикладах замовника.

Тижні 4–8: Побудова generation pipeline. Налаштування asset library для population. Розробка VR-оптимізаційного постпроцесингу.

Тижні 9–12: Інтеграція з Unreal Engine або Unity. Тестування продуктивності на цільових пристроях.

Метрики

Метод Час генерації Якість Застосування
Gaussian Splatting (50 фото) 5–15 хв Фотореалістичне Реальні об'єкти та простори
Text-to-Scene 2–10 хв Середньо-висока Фентезі/sci-fi оточення
PanoGen (360°) 30–60 сек Висока для skybox Швидке прототипування
Manual+AI population 1–3 ч Висока Детальовані інтер'єри

Фінальні сцени експортуються в форматах, сумісних з Quest 3 (OpenXR/GL), Unreal Engine 5 (UAsset), Unity (Prefab), WebXR (glTF 2.0).