Neu eingeführte KI-3D-Rendering-Funktion soll den Aufbau der Metaverse-Industrie beschleunigen

Dieses Jahr ist ein bedeutendes Jahr für AIGC. Nachdem ChatGPT die erste Welle des Hypes auslöste, sind KI-Tools wie MidJourney und Notion wie Pilze aus dem Boden geschossen – von Text- und Bildbearbeitung bis hin zu dreidimensionaler Modellierung. Der Aufstieg von AIGC hat dem Metaverse neue Entwicklungsmöglichkeiten eröffnet.

Zukünftig wird das Metaverse in jeden Aspekt unseres Lebens eindringen.

Im Januar dieses Jahres veröffentlichte das Marktforschungsunternehmen Research and Markets einen neuen Bericht mit dem Titel „Globaler Metaverse-Markt“. Darin wird prognostiziert, dass der Metaverse-Markt zwischen 2022 und 2030 eine durchschnittliche jährliche Wachstumsrate von 40 % aufweisen wird. Bis 2030 soll der Umsatz des Marktes 700 Milliarden US-Dollar erreichen.

Das Marktforschungsunternehmen Gartner geht davon aus, dass bis 2026 25 % der Menschen mindestens eine Stunde am Tag im Metaverse arbeiten, einkaufen, lernen, soziale Kontakte pflegen oder sich unterhalten werden.

Das größte Hindernis für die aktuelle Entwicklung des Metaverse sind jedoch die massiven und qualitativ hochwertigen 3D-Inhaltsreserven.

Die Erstellung von 3D-Inhalten basiert derzeit hauptsächlich auf manueller Gestaltung mit Modellierungssoftware wie Blender und Maya3D, was den Einsatz professioneller Modellierer für Modellierung und Rendering erfordert. Dies ist nicht nur kosten- und zeitaufwändig, sondern führt auch zu einem Mangel an qualifizierten Modellierern. Dadurch ist es schwierig, die Kosten für den Aufbau eines entsprechenden 3D-Content-Ökosystems zu senken, und die Effizienz der Erstellung ist gering. Der Mangel an Inhalten hat das Entwicklungstempo der Branche gebremst.

Eine vollständige Metaverse-Szene umfasst eine große Anzahl von Szenen, Charakteren, Objekten usw. Wenn die Generierung vollständig dem Modellierer überlassen wird, können Effizienz und Qualität nicht gewährleistet werden, und die massive Nachfrage nach 3D-Inhalten des Metaverse kann nicht befriedigt werden.

Nach dem Eingreifen von AIGC kann ein Großteil der Arbeit von KI erledigt werden. Wir müssen lediglich Bilder oder eine Textbeschreibung hochladen, um ein 3D-Modell zu generieren. Dadurch werden Produktionszeit und -kosten minimiert und Produktionseffizienz sowie Qualität sichergestellt.

Daher reicht es nicht aus, sich beim Aufbau eines 3D-Content-Ökosystems allein auf Modellierer zu verlassen. Zukünftig wird es besonders wichtig sein, auf die Leistungsfähigkeit von KI zu setzen.

Die größte Schwierigkeit bei der Generierung von 3D-Modellen mithilfe von KI besteht darin, dass die Stichprobengröße für maschinelles Lernen deutlich geringer ist als bei Texten und Bildern. Dies erschwert den Einsatz von Methoden des maschinellen Lernens im großen Maßstab. Daher müssen Hersteller alternative Wege beschreiten. Nvidia und Google haben jeweils eigene Lösungen entwickelt.

DreamFusion, ein Produkt von Google, kombiniert zwei Modelle: Imagen (eine KI-Bildmodellplattform) und NeRF (Neural Radiation Field). Imagen generiert zunächst Textbeschreibungen, um 3D-Ansichten aus verschiedenen Perspektiven zu erzeugen. Anschließend wird NeRF zur Rekonstruktion des 3D-Modells eingesetzt.

Das Verfahren der von NVIDIA veröffentlichten Magic3D-Lösung besteht darin, zunächst ein grobes Modell mit niedriger Auflösung zu erstellen und dieses anschließend zu einem feineren Modell mit höherer Auflösung zu optimieren.

Es zeigt sich, dass KI-gestützte 3D-Modellierung längst nicht mehr nur theoretischer Natur ist. Durch kontinuierliche iterative Optimierung wird die generative KI-gestützte 3D-Erstellung immer ausgereifter und beschleunigt so die Entwicklung des Metaverse.

Neben der 3D-Modellierung ist auch das Rendering von 3D-Modellen ein wichtiger Faktor. Foxtech Robot beschleunigt seinen Einsatz im Bereich der KI durch jahrelange technische und branchenspezifische Erfahrung in der 3D-Digitalisierung.

Die traditionelle 3D-Rendering-Methode ist personal- und zeitaufwändig, erfordert Fachleute für die Durchführung und die Rendering-Geschwindigkeit ist langsam.

Als Antwort auf die Probleme herkömmlicher 3D-Rendering-Verfahren hat 51 Modeling Network, ein Tochterunternehmen von Foxtech Robot, eine neue KI-Rendering-Funktion entwickelt. Durch die Eingabe bestimmter Schlüsselwörter wie Textur, Material und Farbe kann das Modell selbst von Anfängern in nur zehn Sekunden gerendert werden. Auch unerfahrene Nutzer können so schnell und effizient mit dem 3D-Rendering beginnen.

architektonisches Design

KI-gestütztes 3D-Modellrendering unterstützt Architekten und Designer bei der Erstellung realistischer Gebäudemodelle, um Designkonzepte und deren Wirkung besser zu veranschaulichen. Durch die Eingabe verschiedener Schlüsselwörter lassen sich unterschiedliche Rendering-Stile schnell ausprobieren.

XR-Anwendungen

In Virtual-Reality- und Augmented-Reality-Anwendungen kann die KI-gestützte 3D-Modellwiedergabe schnell vielfältige virtuelle Umgebungen und Erlebnisse bereitstellen, sodass Benutzer schnell die gewünschten Szenen erstellen können.

Industriedesign

Im Industriedesign kann die KI-gestützte 3D-Modellierung Designern helfen, Produktprototypen und Designkonzepte zu visualisieren, sodass das Design später besser bewertet und verbessert werden kann.

Spieleentwicklung

Im Bereich der Spieleentwicklung kann KI-gestütztes 3D-Modellrendering Fachleuten der Spieleindustrie helfen, schnell Spielumgebungen und Charaktere zu generieren, bessere visuelle Effekte zu erzielen und das Spielerlebnis zu verbessern.

Natürlich sind die oben genannten Beispiele nur einige gängige Anwendungsbereiche. KI-gestütztes 3D-Modell-Rendering bietet darüber hinaus zahlreiche weitere Einsatzmöglichkeiten in Bereichen wie Medizin, Werbung und Marketing sowie Filmanimation. Es unterstützt Anwender bei der schnellen Erstellung von Renderings, liefert Referenzen für spätere Anpassungen und ermöglicht ihnen eine komfortablere, intelligentere und effizientere Inhaltserstellung.

Aktuell beschäftigen sich auch Microsoft, Google und Meta mit Echtzeit-3D-Rendering. Der Einsatz von AIGC hat die Rendering-Effizienz von 3D-Modellen deutlich verbessert, die Einstiegshürde gesenkt, die Effizienz des Metaverse-Aufbaus gesteigert und bietet Designern zudem kreative Inspiration und Unterstützung.

Mit der zunehmenden Integration von Realität und virtueller Welt in der Branche hat sich der Fokus der Content-Produktion schrittweise von PGC und UGC hin zu AIGC verlagert. AIGC wird der Metaverse-Branche ermöglichen, die Grenzen herkömmlicher Inhalte zu überwinden. Dank der Weiterentwicklung von KI-Modellierungs- und KI-Rendering-Technologien wird AIGC die Effizienz der digitalen Content-Erstellung kontinuierlich steigern, die Content-Ökosystemkette verbessern, Entwicklern helfen, qualitativ hochwertige Inhalte effizient und kostengünstig zu generieren und die Popularisierung der Metaverse-Welt beschleunigen.

In Zukunft, ähnlich wie im Film Ready Player One, wird die Metaverse-Technologie den menschlichen Lebensraum erheblich erweitern und in alle Lebensbereiche vordringen. Wir sind überzeugt, dass dies mit dem aktionärsorientierten Ansatz von AIGC nicht mehr lange auf sich warten lassen wird.