3DThinking

Mô hình 3D do trí tuệ nhân tạo tạo ra có thực sự tồn tại không?

Người viết: admin 15, Th7, 2023

Mô hình 3D do trí tuệ nhân tạo tạo ra có thực sự tồn tại không?

Trong những năm phát triển, Blender đã trải qua nhiều thay đổi và cải tiến đáng kể, từ việc trở thành tổ chức phi lợi nhuận và mã nguồn mở cho đến tích hợp Python.

Trong khi đó, ChatGPT 3.5 của OpenAI đã thu hút sự chú ý với khả năng tạo ra âm nhạc, văn bản và kịch bản. Kết hợp sức mạnh của Blender và ChatGPT, người dùng đã tìm ra cách tạo ra các tập lệnh tùy chỉnh để hỗ trợ quá trình sáng tạo của họ.

Những khả năng này mang lại tiềm năng đáng kinh ngạc cho việc tạo ra mô hình 3D bằng trí tuệ nhân tạo.

Hoạt động song song

mô hình 3d với ai

Cách Blender và ChatGPT hoạt động cùng nhau nhờ vào tích hợp Python trong Blender, cho phép người dùng chạy các tập lệnh tùy chỉnh và tạo ra các công cụ mới. ChatGPT sử dụng cơ sở dữ liệu của mình để tạo ra các tập lệnh Python cho Blender dựa trên yêu cầu của người dùng.

Nó cũng giúp tao ra mô hình 3d đáng kinh ngạc.

Tuy nhiên, việc chạy tập lệnh trong Blender có nhiều cách khác nhau và yêu cầu kiến thức lập trình Python để tránh lỗi và sự cố. Việc làm việc với ChatGPT và Blender cần sự hiểu biết kỹ thuật và kiến thức lập trình để điều chỉnh và tối ưu quá trình làm việc.

Giới hạn khi sử dụng

Giới hạn trong việc áp dụng ai để tao ra mô hình 3d:

  1. Trí tuệ nhân tạo vẫn còn những lỗi và sự cố: Mặc dù đã có tiến bộ đáng kể, trí tuệ nhân tạo vẫn chưa hoàn hảo và có thể gặp phải lỗi và sự cố. Những lỗi này có thể xuất hiện trong cách trí tuệ nhân tạo hiểu và diễn giải yêu cầu của bạn, cũng như trong cách tập lệnh được tạo ra và thực thi trong Blender.
  2. Đòi hỏi kiến thức lập trình Python và kỹ năng kỹ thuật: Để hiệu chỉnh và tối ưu tập lệnh được tạo ra bởi ChatGPT, người dùng cần có kiến thức lập trình Python và hiểu biết kỹ thuật để nhận biết và sửa lỗi khi cần thiết. Điều này đặc biệt quan trọng đối với các tập lệnh phức tạp.
  3. Sự khác biệt giữa các phiên bản trí tuệ nhân tạo: Có sự khác biệt giữa các phiên bản của trí tuệ nhân tạo, với các phiên bản mới hơn thường có nhiều tính năng và cải tiến hơn. ChatGPT 3.5, ví dụ, có giới hạn về việc làm việc với văn bản, không nhận diện hình ảnh và sử dụng ít dữ liệu huấn luyện hơn so với phiên bản 4. Cơ sở dữ liệu thông minh của phiên bản 3.5 cũng bị giới hạn trong dữ liệu được tạo ra cho đến năm 2021.

Mặc dù có giới hạn, việc kết hợp Blender và ChatGPT vẫn có thể giúp người dùng thông thường và các chuyên gia tối ưu hóa quy trình làm việc của họ.

Viết Tập lệnh

Trong việc viết tập lệnh cho Blender, bạn có thể viết hoặc dán tập lệnh. ChatGPT có thể tạo ra các tập lệnh Python dành riêng cho Blender để bạn sử dụng.

Ngay cả khi bạn không hiểu về lập trình, ChatGPT cung cấp các dòng chú thích giải thích từng dòng mã, giúp bạn hiểu mục đích của chúng. Để làm việc hiệu quả với trí tuệ nhân tạo, bạn cần đưa ra yêu cầu chính xác và chú ý đến chi tiết.

Hiểu các lệnh Blender và ngữ cảnh của các công cụ cũng giúp bạn tương tác tốt hơn với trí tuệ nhân tạo.

Ví dụ:

  • Bước từng bước: YouTuber ADMCGI hướng dẫn cách sử dụng ChatGPT để tạo ra tập lệnh Python cho Blender.
  • Giới hạn: Ngoài việc giải thích cách viết tập lệnh, Alex từ Blender Academy cũng giải thích một số điểm trở ngại trong quá trình và cách vượt qua chúng.
  • Quy trình làm việc hiệu quả hơn: Ngoài việc tạo đối tượng, bạn cũng có thể tạo cảnh, chỉnh sửa và thậm chí áp dụng các chỉnh sửa và hoạt hình. Stray Creations cung cấp một số ví dụ tuyệt vời về cách ChatGPT có thể tiết kiệm hàng giờ công việc của bạn.

Sử dụng các Tiện ích mở rộng

Trong phần “Sử dụng các Tiện ích mở rộng”, người dùng có thể tích hợp trí tuệ nhân tạo vào Blender thông qua các tiện ích mở rộng.

Thay vì sao chép và dán tập lệnh, các tiện ích này tích hợp AI trực tiếp vào giao diện đồ họa của Blender. Người dùng có thể nhập yêu cầu và trí tuệ nhân tạo sẽ thực hiện các hành động tương ứng trong Blender.

Có nhiều tiện ích mở rộng khác nhau, như BlenderGPT, Blender-GPT và Blender Copilot, mỗi tiện ích có tính năng và cải tiến riêng.

Ví dụ:

  • BlenderGPT: Tiện ích mở rộng này cho phép bạn nhập các lệnh văn bản tự nhiên để tạo trong Blender. Nhà phát triển cho biết người dùng có thể sử dụng cả GPT-3.5 và GPT-4. YouTuber Stray Creations hướng dẫn cách sử dụng nó.
  • Blender-GPT: Tiện ích mở rộng này tương tự với tiện ích trước – và không chỉ trong tên gọi. Nó được quảng cáo là “tất cả trong một Blender hỗ trợ được cung cấp bởi GPT-3/4”. Sự khác biệt chính so với tiện ích mở rộng trước là khả năng chấp nhận lệnh bằng giọng nói. Những lệnh này được chuyển đổi thành văn bản, sau đó thành một tập lệnh được thực thi bởi trình thông dịch Python của Blender.
  • Blender Copilot: Tiện ích mở rộng này dựa trên BlenderGPT và bao gồm các tính năng và cải tiến mới như một lịch sử nhỏ về yêu cầu và một trường lựa chọn cho GPT-3.5 hoặc 4, và nhiều tính năng khác.

Tạo tiện ích mở rộng mới

Trong phần “Tạo tiện ích mở rộng mới”, người dùng có thể yêu cầu trí tuệ nhân tạo phát triển mã cho các tiện ích mở rộng tùy chỉnh.

Thay vì sao chép và dán mã trực tiếp vào Blender, người dùng sao chép và dán mã vào một chương trình chỉnh sửa văn bản, sau đó lưu lại dưới định dạng tệp .py và cài đặt nó như một tiện ích mở rộng thông thường trong Blender.

Trước khi tạo và cài đặt tiện ích mở rộng, kiểm tra mã là điều quan trọng để điều chỉnh và sửa lỗi. Có nhiều ví dụ về việc tạo tiện ích mở rộng và hướng dẫn cụ thể được chia sẻ bởi những người dùng khác nhau trên YouTube và Gumroad.

Ví dụ:

  • Từng bước: Bobo 3D hướng dẫn bạn cách tạo và cài đặt một tiện ích mở rộng tùy chỉnh mà không cần bất kỳ kinh nghiệm lập trình nào. Để tạo văn bản đơn giản hơn, Wanderson đã thử nghiệm với ChatGPT để tạo và điều chỉnh một tiện ích mở rộng.
  • RenderAll: Đây là một tiện ích mở rộng được tạo ra với sự trợ giúp của ChatGPT cho phép người dùng render tất cả các camera trong một cảnh chỉ bằng một nút bấm. Blender Viking giải thích cách nó đã được tạo ra.
  • Khi mọi thứ sai lầm: Thường thì bạn sẽ thành công với phương pháp này cho các nhiệm vụ đơn giản. Nhưng trong quy trình phức tạp có thể gây một số thất vọng. YouTuber SouthernShotty sẽ cho bạn thấy lý do tại sao.

Bài viết này biểu đạt khả năng này mang lại tiềm năng đáng kinh ngạc cho việc tạo ra mô hình 3D bằng trí tuệ nhân tạo. Bạn cũng có thể tham khảo các mô hình 3d khác tại đây.

 

Comments

ĐỐI TÁC CỦA 3D THINKING

0
    Giỏ hàng của bạn
    Chưa có sản phẩmQuay lại trang cửa hàng