Штучний інтелект має потенціал для прискорення процесу досягнення глобальних цілей у галузі освіти через зниження бар'єрів для доступу до навчання, автоматизації процесів управління та оптимізації методів для покращення результатів навчання. "Штучний інтелект серйозно змінить сферу освіти", - заявила Генеральний директор ЮНЕСКО Одрі Азуле. «Методи викладання, способи навчання, доступ до знань та підготовка педагогів зазнають революційних змін» [1]. В даній статті розглядається можливість використання штучного інтелекту як інструменту для прискорення існуючих методів моделювання та тривимірної анімації для отримання необхідних рішень у програмі Blender, яка використовується в технологіях мультимедійних систем.
Розглянемо виконання завдання щодо роботи з 3D об'єктами в Blender за допомогою нейромережі штучного інтелекту, зокрема за допомогою нейромережі ChatGPT [2]. Виконаємо завдання за допомогою написання скриптів для Blender 3.1 за допомогою нейронної мережі ChatGPT та без особистих знань коду програмування Python. Покажемо це на найпростіших завданнях. Однак сам факт того, що можна написати текстовий запит для нейромережі як завдання для отримання програмного коду, який виконує моделювання та анімацію в Blender, яке отримати зображення, текстури та інше. У відповідь тримати скріпти (у вигляді написаного коду) чи самі зображення. Це є наступний крок у прискоренні роботи з існуючими методами моделювання та тривимірної анімації для отримання готових рішень у технологіях мультимедійних систем.
Робимо текстовий Запит у нейромережі ChatGPT щодо моделювання об’єктів або необхідну анімацію у формі написання скрипту - програмного коду. Відповідь на Запит отримуємо у вигляді скрипта мовою програмування Python з поясненнями. Цей скрипт переносимо у відповідне поле програми Blender, щоб отримати візуальний результат у 3D сцені.
Наприклад, необхідно видалити всі об'єкти, які знаходяться в сцені і у яких немає прикріплених матеріалів та текстур.
Спочатку у програмі Blender переходимо на вкладку Scripting. Додамо до 3D сцени 7 кубиків. Для чотирьох з них використовуємо синій колір як матеріал (рис.1).
Рис.1
Запит у ChatGPT: Напиши скрипт для Blender 3.1, який буде видаляти всі об'єкти в сцені, на яких немає матеріалів. Отримуємо Відповідь у вигляді скрипта написаного на Python (рис.2).
Рис.2
Цей приклад показує, що нейромережа штучного інтелекту впоралася з цим завданням (Рис.3).
Рис.3
Якщо програма Blender, після обробки скріпту, вказує, що є помилки, необхідно їх повертати в ChatGPT у рядку запиту та отримати виправлений скрипт.
Також було отримано позитивний результат під час створення інших об'єктів у 3D сцені. Наприклад, за Запитом у ChatGPT: Напиши скрипт, який додаватиме до сцени об'єкт Спіраль для Blender 3.1, була створена Спіраль у 3D сцені.
Результат роботи написаного ChatGPT скрипта надано на рис.4
Рис.4
Цей приклад показав позитивний результат, щодо того як нейромережа штучного інтелекту виконала завдання.
Таким чином, для покращення спілкування із штучним інтелектом для отримання правильного результату треба звернути увагу на наступні речі:
-На формування Запитів до ChatGPT. Запити мають бути не довгі, конкретні, коректні для правильного сприйняття нейромережею;
-Не обов’язково все прописувати в одному запиті, краще отриманий результат потім уточнювати;
-Необхідно надавати зворотній зв'язок мережі щодо помилок, якщо вони виникають.
Також на теперішній час вже існують аддони для Blender із вбудованим штучним інтелектом, який створює картини за їхніми текстовими описами. Створюється нескінченна кількість картин, які ніколи не повторюються [3]. І кількість подібних аддонів зростає.
Окрім аддонів, які в теперішній час створюються для безкоштовної програми Blender (інколи навідь студенти у передових університетах світу беруть такі завдання на дипломні роботи), створюються і нові нейромережі для використання щодо конкретних завдань. Так функціонал нейромережі PIFuHD відмінно підходить для швидкої генерації унікальних персонажів або навіть натовпів персонажів з фотографій або малюнків у 3D сцени. Ця нейромережа може використовувати також текстури, що взяті з фотографій або малюнків, щоб отримати підсумковий результат вже тривимірної моделі персонажу у програмі Blender.
Таким чином отримуємо можливість використання штучного інтелекту як інструменту для прискорення існуючих методів та його використання щодо моделювання та тривимірної анімації у сучасних технологіях мультимедійних систем.
Список використаних джерел:
1.https://en.unesco.org/courier/2018-3/audrey-azoulay-making-most-artificial-intelligence.
2.Власюк Г.Г. Використання штучного інтелекту як інструменту для прискорення існуючих методів моделювання у технологіях мультимедійних систем /Materials of the XX – the International Science Conference «Technologies, innovative and modern theories of scientists», 23-26 травня 2023 р., Грац, Австрія.
3.https://www.youtube.com/watch?v=aDcYx-yUKcA
|
Голосування 
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License
Знайшли помилку? Виділіть помилковий текст мишкою і натисніть Ctrl + Enter