Inteligência Artificial é uma forma de tecnologia que permite que os sistemas exibam inteligência semelhante à humana. Será grande aliada à Impressão 3D.
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Vídeo criado com Inteligência Artificial
O que é Inteligência Artificial (IA)?
IA é uma forma de tecnologia que permite que os sistemas exibam inteligência semelhante à humana por meio de comandos e instruções predefinidos definidos por humanos. Essa similaridade permite que softwares e aplicativos realizem tarefas cruciais e interpretativas com maior velocidade e menores chances de erro.
À medida que a tecnologia avança, a IA está se tornando cada vez mais sofisticada, permitindo a criação de coisas que levariam horas para os humanos produzirem. Já está sendo utilizado em vários campos, como pesquisa, coleta e análise de dados, design gráfico e muito mais.
Um aspecto fundamental da IA é o uso de dados para melhorias. Os sistemas de IA tomam decisões com base nos dados e estatísticas disponíveis na rede, permitindo que sua inteligência melhore continuamente. É incrível como a IA pode continuar aprendendo e se adaptando a novas informações.
Ao alavancar essas ferramentas, o trabalho humano na indústria torna-se menos complicado e mais eficiente, levando a maior lucratividade e eficácia.
Gerando modelos 3d a partir de texto com magic3d da nvidia
A Nvidia, fabricante de GPUs, revelou o Magic3D, uma IA generativa que gera modelos 3D a partir de comandos de texto.
O Magic3D facilita a visualização de formas complexas e orgânicas, que podem ganhar vida por meio da impressão 3D, uma tecnologia econômica. A geração automática de modelos 3D usando IA ganhou força, conforme mostrado pelos resultados da Pesquisa Executiva da Indústria de Impressão 3D anual.
O Magic3D pode criar um modelo de malha 3D com textura em apenas 40 minutos, como demonstrado por seu prompt, “Um sapo venenoso azul sentado em um lírio d’água”. Essa tecnologia pode ser usada em arte CGI e videogames e é uma resposta ao modelo de texto para 3D do Google, DreamFusion.
Outra empresa, a Physna Inc., criou um protótipo de IA generativa para modelos e cenas 3D em duas semanas. Os pesquisadores por trás do Magic3D acreditam que esta tecnologia permitirá que qualquer pessoa crie modelos 3D sem treinamento especial e tem aplicações potenciais em videogames e desenvolvimento de realidade virtual, bem como efeitos especiais para cinema e TV.
Magic3D usa uma abordagem de duas etapas para gerar modelos 3D de alta resolução a partir de um modelo bruto de baixa resolução. O processo é semelhante ao modelo de texto para imagem do DreamFusion, que converte o texto em uma imagem 2D que é então otimizada em dados volumétricos Neural Radiance Field (NeRF). De acordo com os autores do artigo Magic3D, a técnica pode produzir objetos 3D duas vezes mais rápido que o DreamFusion.
Magic3D também permite edição de malha 3D baseada em prompt. Ao fornecer um prompt básico e um modelo 3D de baixa resolução, o texto pode ser alterado para alterar o modelo resultante. Os autores do Magic3D demonstram a preservação da consistência do assunto em várias gerações (coerência) e a aplicação do estilo de uma imagem 2D, como uma pintura cubista, a um modelo 3D.
IA generativa e impressão 3D: um futuro com enorme potencial
De acordo com o CEO da Physna Inc., Paul Powers, a IA generativa assumiu o controle em 2022, levando a empresa a explorar a combinação de impressão 3D e IA generativa. Embora o foco da Physna seja AR/VR e manufatura, eles construíram um protótipo básico para modelos 3D e cenas em apenas duas semanas usando 8.000 modelos e uma equipe de três engenheiros.
Powers explica que, embora a IA generativa tenha obtido sucesso em vários setores, ela está ficando para trás na impressão 3D devido a modelos 3D complicados e dados 3D rotulados limitados. Historicamente, os modelos 3D têm sido difíceis de criar e vêm em vários formatos incompatíveis, recebendo menos atenção em comparação com os modelos 2D. A falta de dados 3D, como observou a equipe DreamFusion do Google, também dificulta o treinamento de IA generativa. Embora os NeRFs (Neural Radiance Fields) possam ser mais úteis do que os modelos 2D, eles não substituem os modelos 3D rotulados. A Physna conduziu experimentos para testar a compatibilidade da IA generativa com a impressão 3D.
Como a computação GPU melhora a impressão 3D?
A computação GPU envolve o uso de uma Unidade de Processamento Gráfico (GPU) para acelerar o processamento de uma Unidade Central de Processamento (CPU) em computação científica e tecnológica. Isso acelera os aplicativos baseados em CPU descarregando parte da computação intensiva e demorada para a GPU, enquanto o restante do aplicativo continua sendo executado na CPU, resultando em melhor desempenho da perspectiva do usuário. Isso é conhecido como computação “híbrida” ou “heterogênea”. Uma CPU geralmente possui de 4 a 8 núcleos, enquanto uma GPU possui centenas de núcleos menores, o que lhe confere a capacidade de executar computação de alto nível devido à sua estrutura paralela.
Os desenvolvedores de aplicativos podem aproveitar o desempenho da arquitetura paralela da GPU usando o modelo de programação paralela CUDA da NVIDIA, compatível com todas as GPUs NVIDIA, incluindo GeForce, Quadro e Tesla. A NVIDIA também introduziu uma estrutura para converter imagens 2D em modelos 3D, usando uma técnica chamada DIB-R (renderizador baseado em interpolação diferencial). Essa estrutura é capaz de prever a forma, textura, cor e iluminação de uma imagem, transformando a entrada 2D em um mapa que cria um modelo 3D do componente na imagem 2D original.
Daghan Cam, ex-professor da Bartlett School of Architecture da University College London, criou uma impressionante arquitetura impressa em 3D usando computação GPU. Ele usou sua experiência com o modelo de programação paralela CUDA e GPUs NVIDIA para ensinar seus algoritmos de sistema de fabricação robótica, que ele usou para concluir seu design abstrato antes de imprimir um protótipo em 3D. Ele fez parceria com a Boston Limited e a Materialize para imprimir em 3D seu design modernista, usando uma impressora estereolitográfica Mammoth de alta resolução para produzir o protótipo intrincado e abstrato. O produto final era atraente e poderia ser exibido em instituições como o MOMA ou o Louvre.
Dall-E e Midjourney o que são e para que servem?
DALL-E e Midjourney são modelos de IA desenvolvidos pela OpenAI. DALL-E é uma versão de 12 bilhões de parâmetros do GPT-3 que pode gerar imagens a partir de descrições textuais.
Midjourney é um modelo de linguagem que pode gerar código em várias linguagens de programação, incluindo Python, JavaScript e HTML.
Ambos os modelos são projetados para aprimorar a capacidade da IA de executar tarefas criativas e permitir que os sistemas de IA produzam resultados originais e diversificados. Eles são feitos para pesquisa e desenvolvimento no campo da IA, com aplicações potenciais em uma variedade de setores, como artes criativas, desenvolvimento de software e muito mais.
Escolher entre os dois pode ser desafiador, pois o resultado que você deseja desempenha um grande papel. Ambos têm seu próprio valor e propósito, semelhantes a pincéis com espessuras e estilos variados.
Resumindo, o Midjourney tem um toque mais artístico, enquanto o DALL-E 2 é mais realista, mas isso varia de acordo com o prompt ou frase empregada.
Lembre-se de que você precisa ter uma conta no Discord antes.
Depois você precisa abrir um canal de conversa (como newbies-47) do aplicativo dentro de grupos como NEWCOMERS ROOM.
Apenas digitar o comando “/imagine” + o texto que você quer desenhar.
Aguardar. Enquanto você aguarda, poderá ver as criações de outros usuários em tempo real.
Vejam o exemplo abaixo. Pedi para que o Dall-E e o Midjourney criassem imagens de um Camaleão sendo impresso com uma Impressora 3D. Não foi bem o Nico, mas ficou legal, não foi?
Imagens feitas pelo Dall-E 2Imagens feitas pelo Midjourney
Você conseguiu perceber que tanto o vídeo inicial, quanto o banner foram criados com Inteligência Artificial? =)
