ฟังก์ชันการเรนเดอร์ 3 มิติด้วย AI ที่เปิดตัวใหม่เพื่อเร่งการสร้างอุตสาหกรรมเมตาเวิร์ส

ปีนี้เป็นปีที่สำคัญสำหรับ AIGC หลังจากที่ ChatGPT จุดประกายกระแสความนิยมครั้งแรก เครื่องมือ AI เช่น MidJourney และ Notion ก็ผุดขึ้นมามากมายราวกับเห็ดหลังฝนตก ครอบคลุมตั้งแต่ข้อความไปจนถึงรูปภาพ และจากรูปภาพไปจนถึงการสร้างแบบจำลองสามมิติ การเติบโตของ AIGC ได้นำมาซึ่งโอกาสในการพัฒนาใหม่ๆ ให้กับ Metaverse

ในอนาคต เมตาเวิร์สจะแทรกซึมเข้าไปในทุกแง่มุมของชีวิตเรา

เมื่อเดือนมกราคมปีนี้ บริษัทวิจัยตลาด Research and Markets ได้เผยแพร่รายงานฉบับใหม่ชื่อ "ตลาด Metaverse ทั่วโลก" โดยคาดการณ์ว่าตลาด Metaverse จะมีอัตราการเติบโตเฉลี่ยต่อปีที่ 40% (ปี 2022-2030) และภายในปี 2030 รายได้ของตลาดจะสูงถึง 700 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ

บริษัทวิจัย Gartner อ้างว่าภายในปี 2026 ร้อยละ 25 ของผู้คนจะทำงาน ช้อปปิ้ง เรียนหนังสือ สังสรรค์ หรือทำกิจกรรมบันเทิงในโลกเสมือนจริง (Metaverse) อย่างน้อยวันละหนึ่งชั่วโมง

อย่างไรก็ตาม อุปสรรคที่ใหญ่ที่สุดต่อการพัฒนา Metaverse ในปัจจุบันคือคลังข้อมูล 3 มิติขนาดใหญ่และคุณภาพสูง

การสร้างคอนเทนต์ 3 มิติในปัจจุบันส่วนใหญ่ยังคงพึ่งพาการออกแบบด้วยมือโดยใช้ซอฟต์แวร์สร้างแบบจำลอง เช่น Blender และ Maya3D ซึ่งต้องใช้ผู้สร้างแบบจำลองมืออาชีพในการสร้างแบบจำลองและเรนเดอร์ ไม่เพียงแต่มีต้นทุนสูงและใช้เวลานานเท่านั้น แต่ยังขาดแคลนผู้สร้างแบบจำลองที่มีฝีมือดี ทำให้ต้นทุนในการสร้างระบบนิเวศคอนเทนต์ 3 มิติที่เกี่ยวข้องนั้นยากที่จะลดลง และประสิทธิภาพในการสร้างก็ต่ำ การขาดแคลนคอนเทนต์ได้จำกัดความเร็วในการพัฒนาของอุตสาหกรรมนี้

ฉากในเมตาเวิร์สที่สมบูรณ์นั้นประกอบไปด้วยฉาก ตัวละคร วัตถุ และอื่นๆ อีกมากมาย หากปล่อยให้ผู้สร้างโมเดลเป็นผู้สร้างทั้งหมด ประสิทธิภาพและคุณภาพจะไม่สามารถรับประกันได้ และความต้องการเนื้อหา 3 มิติจำนวนมหาศาลของเมตาเวิร์สก็จะไม่สามารถตอบสนองได้

หลังจากที่ AIGC เข้ามาช่วยแล้ว งานจำนวนมากสามารถดำเนินการให้เสร็จสิ้นได้ด้วย AI เพียงแค่เราอัปโหลดรูปภาพหรือคำอธิบายข้อความเพื่อสร้างโมเดล 3 มิติ ซึ่งจะช่วยลดเวลาและต้นทุนในการผลิต และรับประกันประสิทธิภาพและคุณภาพของการผลิต

ดังนั้น การพึ่งพาแต่เพียงนักออกแบบโมเดลในการสร้างระบบนิเวศเนื้อหา 3 มิติ จึงไม่เพียงพอ ในอนาคต การพึ่งพาพลังของปัญญาประดิษฐ์ (AI) จะมีความสำคัญเป็นอย่างยิ่ง

ความยากลำบากหลักในการสร้างแบบจำลอง 3 มิติด้วย AI คือขนาดของกลุ่มตัวอย่างสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องมีน้อยกว่าข้อความและรูปภาพมาก ทำให้ยากที่จะใช้วิธีการเรียนรู้ของเครื่องขนาดใหญ่ในการพัฒนา ดังนั้น ผู้ผลิตจึงต้องหาวิธีอื่น ซึ่ง Nvidia และ Google ต่างก็มีวิธีการแก้ปัญหาของตนเอง

DreamFusion ซึ่งเป็นของ Google ผสานรวมสองโมเดล ได้แก่ Imagen (แพลตฟอร์มโมเดลภาพ AI) และ NeRF (Neural Radiation Field) โดยใช้ Imagen ในการสร้างคำอธิบายข้อความเพื่อสร้างมุมมอง 3 มิติจากหลายมุมมอง จากนั้นใช้ NeRF ในการสร้างแบบจำลอง 3 มิติขึ้นใหม่

กระบวนการทำงานของโซลูชัน Magic3D ที่เปิดตัวโดย NVIDIA คือการสร้างแบบจำลองหยาบที่มีความละเอียดต่ำก่อน จากนั้นจึงปรับแต่งให้เป็นแบบจำลองละเอียดที่มีความละเอียดสูงขึ้น

จะเห็นได้ว่าการสร้างแบบจำลอง 3 มิติด้วย AI นั้นไม่ใช่แค่เพียงกระดาษเปล่าอีกต่อไปแล้ว หลังจากการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง การสร้างแบบจำลอง 3 มิติด้วย AI จะยิ่งมีความสมบูรณ์มากขึ้นเรื่อยๆ และเร่งการพัฒนาของโลกเสมือนจริง (metaverse)

นอกเหนือจากการสร้างแบบจำลอง 3 มิติแล้ว อีกหนึ่งส่วนสำคัญคือการเรนเดอร์แบบจำลอง 3 มิติ Foxtech Robot กำลังเร่งการใช้งานในด้าน AI ด้วยประสบการณ์ทางเทคนิคและอุตสาหกรรมด้านการแปลงข้อมูลเป็นดิจิทัล 3 มิติที่สั่งสมมาหลายปี

การเรนเดอร์ภาพ 3 มิติแบบดั้งเดิมนั้นต้องใช้กำลังคนและเวลามาก ต้องใช้ผู้เชี่ยวชาญในการดำเนินการ และความเร็วในการเรนเดอร์ก็ช้า

เพื่อแก้ไขปัญหาของการเรนเดอร์ภาพ 3 มิติแบบดั้งเดิม บริษัท 51 Modeling Network ซึ่งเป็นบริษัทในเครือของ Foxtech Robot ได้เปิดตัวฟังก์ชันการเรนเดอร์ด้วย AI ใหม่ เพียงแค่ป้อนคำสำคัญ เช่น พื้นผิว วัสดุ และสี โมเดลก็จะถูกเรนเดอร์ได้ภายในเวลาเพียงสิบวินาที แม้แต่ผู้เริ่มต้นก็สามารถทำได้ ผู้ใช้ทั่วไปก็สามารถเริ่มต้นสร้างภาพเรนเดอร์ 3 มิติได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ

การออกแบบสถาปัตยกรรม

การเรนเดอร์โมเดล 3 มิติด้วย AI สามารถช่วยสถาปนิกและนักออกแบบสร้างแบบจำลองอาคารที่สมจริงเพื่อแสดงแนวคิดและผลกระทบของการออกแบบได้ดียิ่งขึ้น คุณสามารถลองใช้รูปแบบการเรนเดอร์ต่างๆ ได้อย่างรวดเร็วโดยการพิมพ์คำหลักต่างๆ

แอปพลิเคชัน XR

ในแอปพลิเคชันเสมือนจริง (VR) และความเป็นจริงเสริม (AR) การเรนเดอร์โมเดล 3 มิติด้วย AI สามารถสร้างสภาพแวดล้อมและประสบการณ์เสมือนจริงที่หลากหลายได้อย่างรวดเร็ว ช่วยให้ผู้ใช้สามารถสร้างฉากที่ต้องการได้อย่างรวดเร็ว

การออกแบบอุตสาหกรรม

ในด้านการออกแบบอุตสาหกรรม การเรนเดอร์โมเดล 3 มิติด้วย AI สามารถช่วยให้นักออกแบบเห็นภาพต้นแบบผลิตภัณฑ์และแนวคิดการออกแบบได้ชัดเจนยิ่งขึ้น เพื่อให้สามารถประเมินและปรับปรุงการออกแบบได้ดียิ่งขึ้นในภายหลัง

การพัฒนาเกม

ในด้านการพัฒนาเกม การเรนเดอร์โมเดล 3 มิติด้วย AI สามารถช่วยให้ผู้ประกอบการในอุตสาหกรรมเกมสร้างสภาพแวดล้อมและตัวละครในเกมได้อย่างรวดเร็ว มอบเอฟเฟกต์ภาพที่ดีขึ้น และยกระดับประสบการณ์การเล่นเกม

แน่นอนว่าข้างต้นเป็นเพียงตัวอย่างการใช้งานทั่วไปเท่านั้น การเรนเดอร์โมเดล 3 มิติด้วย AI ยังมีศักยภาพในการใช้งานอีกมากมายในด้านอื่นๆ เช่น การแพทย์ การโฆษณาและการตลาด และแอนิเมชั่นภาพยนตร์ ช่วยให้ผู้ใช้เรนเดอร์ภาพได้อย่างรวดเร็ว ให้ข้อมูลอ้างอิงสำหรับการปรับแต่งในภายหลัง และเพิ่มขีดความสามารถในการสร้างสรรค์เนื้อหาที่สะดวก รวดเร็ว และมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น

ปัจจุบัน Microsoft, Google และ Meta ต่างก็มีส่วนร่วมในการเรนเดอร์ภาพ 3 มิติแบบเรียลไทม์ การประยุกต์ใช้ AIGC ได้ปรับปรุงประสิทธิภาพการเรนเดอร์โมเดล 3 มิติอย่างมาก ลดอุปสรรคในการสร้าง ปรับปรุงประสิทธิภาพการสร้างเมตาเวิร์ส และยังสามารถให้แรงบันดาลใจในการสร้างสรรค์และความช่วยเหลือด้านการออกแบบแก่นักออกแบบได้อีกด้วย

เมื่ออุตสาหกรรมเร่งการผสานรวมระหว่างความเป็นจริงและภาพเสมือนจริง จุดสนใจของการผลิตเนื้อหาจึงค่อยๆ เปลี่ยนจาก PGC และ UGC ไปสู่ ​​AIGC AIGC จะช่วยให้อุตสาหกรรม Metaverse ก้าวข้ามข้อจำกัดของเนื้อหาได้อย่างแท้จริง ด้วยวิวัฒนาการของเทคโนโลยีการสร้างแบบจำลอง AI และการเรนเดอร์ AIGC จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการสร้างเนื้อหาดิจิทัล ปรับปรุงห่วงโซ่ระบบนิเวศของเนื้อหา ช่วยให้นักพัฒนาสร้างเนื้อหาคุณภาพสูงได้อย่างมีประสิทธิภาพและต้นทุนต่ำ และเร่งการแพร่หลายของโลก Metaverse

ในอนาคต หรือเช่นเดียวกับในภาพยนตร์เรื่อง Ready Player One เทคโนโลยีเมตาเวิร์สจะขยายพื้นที่อยู่อาศัยของมนุษย์อย่างมหาศาลและเข้ามามีบทบาทในทุกด้านของชีวิตเรา เราเชื่อว่าด้วยรูปแบบการถือหุ้นของ AIGC สิ่งเหล่านี้จะไม่ไกลเกินเอื้อม