Blender + Нейронные сети

Возможности

— Две модели для генерации видео: T2V-01 (обычная модель) и T2V-01-Director (позволяет задавать движения камере)

— Пресеты по стилистике видео. Можно выбрать из готовых, так и добавить пресет самостоятельно

— Максимальная длина промта - 2000 символов. Это очень много, достаточно для самых подробных промтов

— Есть генерация видео не только по тексту, но и по картинке, что очень удобно, можно ее оживить, приложил пример с оживлением картинки от GPT.

— Генерация картинок стоит 1 кредит. Необходимость этого под вопросом

Бесплатная версия

— 1000 кредитов на старте (30 кредитов = видео 6 секунд). Хватит на 20-30 видео точно.

— 100 кредитов начисляется каждый день на вход, что равно 3м генерациям видео.

📌 Генерация видео бесплатно тут - hailuoai

📌 Если кому интересно, то пишу про лучшие ИИ в своем авторском канале (ссылка в профиле)

Написал запрос. Через 30 секунд она выдала результат. Я скопировал его в Blender, запустил, и он выдал мне вот это:

После нескольких часов ковыряния с этим кодом я пообщался со своим давним другом, который настоящий программист, а не как я. И вот он подкинул идею. Он предположил что я столкнулся с такой проблемой как «Задача коммивояжёра».

Простыми словами:
Представьте, что вы продавец (коммивояжер), который должен посетить несколько городов. Ваша цель — найти самый короткий маршрут, чтобы:

1. Начать путь из одного города.

2. Посетить каждый город ровно один раз.

3. Вернуться в начальный город.

Важно: нужно выбрать такой маршрут, чтобы пройти минимальное расстояние.

Так вот эта задача оказалась нейросетке не по зубам. Кстати я использовал qwenlm и deepseek. Обе облажались. Считается что машина не может решить эту задачу за адекватное количество времени, потому что с ростом числа точек сложность растёт по экспоненте. Зато есть метод аппроксимации, по которому робот может дать приблизительный ответ, и это займёт гораздо меньше времени. Наверное сетка этим и воспользовалась. Если я не прав — поправьте в комментариях.

Тогда я стал действовать иначе:

Нашёл открытый код, скормил его нейронке, и дал указания работать по нему. Геометрия улучшилась. Но она рисовала две половинки зуба, и два радиуса. Для каждого зуба. Представляете какое месиво получалось? Естественно соединить это она уже не могла.

После я стал давать команды последовательно. Заставил почистить лишние вершины, соединить ближайшие, заполнить весь контур одним n-гоном, выполнить процедуру «экструд». И выполнить булеву операцию, для создания отверстия.

После нескольких десятков итераций, я получил рабочий код. Это всё ещё было быстрее, чем если бы я учился делать это руками.

Далее я добавил делительную окружность. Это та, по которой шестерни соприкасаются. Мы же тут про 3д печать. Верно?

И оформил пользовательский интерфейс:

Затем упаковал всё это в один файл, и сделал его аддоном. Для этого тоже нужно кое-что дописать в код.

Теперь аддон можно устанавливать, удалять, и включать, выключать.

Сетка получилась приемлемая. Хотя работать с ней и не очень удобно.

В общем, метод рабочий. Но нужно иметь представление о том, как этим всем пользоваться. Иначе результата не добиться.

Записал ролик, где демонстрирую её работу

У кого проблемы с Ютубом — продублировал у себя в телеге

Если есть интересные идеи для аддонов, или методы реализации — пишите. Может получится реализовать что-то полезное.

Всем бобра!

⭐️ DiffusedTexture позволяет:

• Создавать текстуры по текстовым описаниям

• Улучшать существующие текстуры

• Проецировать текстуры с учётом разных углов обзора

• Настраивать параметры, включая IPAdapter и добавлять LoRA

💡 Как это работает?

— Выбираете модель и UV-развертку

— Вводите текстовый запрос или загружаете картинку

— Настраиваете разрешение текстуры, масштаб и другие параметры

— Генерируете текстуру и видите результат прямо на модели

Готово! Вы прекрасны!

Забираем годноту на GitHub 💻

Источник -- Нейро-Пушка🎯

Редактор текста: Даня Костевич

Съемка и монтаж: Юля Новикова

Говорящая башка и главред: Олежа Никитин