고칠 영역을 선택하고 원하는 내용을 입력하면 3D 모델 전체를 다시 만들지 않고 그 부분만 바꿉니다.
공개된 데모에서는 조각상의 발만 골라 부츠를 신기고, 캐릭터의 안경과 머리 장식만 바꿨습니다.
다만 데모에서도 손대지 않은 얼굴 일부가 함께 달라지는 문제가 보였습니다.
Choi
Tripo도 9월 21일 정식 출시한 3D 생성 모델 P2.0에 메시의 한 영역만 다시 만드는 Mesh Edit을 넣었습니다.
이미지 한 장이나 여러 각도의 이미지를 넣으면, 사람이 바로 고쳐 쓸 수 있는 사각형 면 위주의 쿼드 토폴로지 3D 모델을 만듭니다.
기존 AI 3D 모델은 생성 뒤 메시 구조를 다시 정리해야 하는 경우가 많았는데, Tripo는 처음부터 제작 과정에서 바로 고쳐 쓸 수 있는 에셋을 겨냥했습니다.
Tripo는 9월 21일 정식 출시하며 쿼드 메시를 직접 만드는 첫 AI 3D 모델이라고 소개했습니다.
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면 수는 삼각형 메시 최대 5만 개, 쿼드 메시 최대 2만 5,000개까지 정할 수 있고, 프롬프트 하나로 면 수가 다른 버전 4개를 한 번에 뽑습니다.
Mira-Scene은 이미지 속 물체를 분리한 뒤 물체마다 3D 형태와 위치 관계를 복원해 하나의 3D 공간으로 합칩니다.
만들어진 공간은 웹 화면에서 물체를 골라 직접 편집할 수 있습니다.
추론 코드와 체크포인트, 미세조정 데이터까지 공개돼 직접 돌려 볼 수 있습니다.
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연구진의 논문은 레이아웃 정확도에서 SAM3D보다 3D-IoU가 상대 기준 39.8%, 2D-IoU가 16.5% 높았다고 밝혔고, 학습에 쓴 3D 데이터는 공개된 8만 건 규모였습니다.
「지붕을 높이고 집을 넓혀 줘」처럼 말하면 기존 3D 모델의 크기와 비율을 고칩니다.
여러 각도에서 찍은 사진을 하나의 물체로 인식해 3D 모델로 만들 수도 있습니다.
결과물은 편집 가능한 N-gon 형태로 나오고 애니메이션도 붙일 수 있습니다.
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N-gon은 꼭짓점이 다섯 개 이상인 다각형 면으로, 삼각형으로 잘게 쪼갠 메시보다 면 수가 적어 사람이 이어서 고치기 쉽습니다.
Meshy는 AI 3D 모델 최초로 4K 수준의 지오메트리 해상도를 지원한다고 설명했습니다.
텍스처로 디테일을 표현하는 것을 넘어 비늘, 천의 짜임, 장식의 굴곡 같은 세부 요소를 실제 3D 형상으로 생성하는 것이 특징입니다.
Choi
텍스처로 흉내 내던 디테일을 형상으로 만들면 게임·영상 제작에서 생성 뒤 직접 다듬는 시간이 줄어듭니다.
Lucida는 영상을 통째로 3D로 복원하는 방식 대신, 먼저 영상 속 물체를 각각 구분하고 여러 시점의 이미지·마스크·포인트클라우드 정보를 모읍니다.
이후 가려진 부분까지 포함한 완전한 3D 물체를 생성하고, GizmoAct라는 VLM 기반 방식으로 실제 영상과 비교하면서 위치와 회전을 반복 수정합니다.
결과적으로 의자나 책상 같은 물체가 하나의 3D 공간에 합쳐져 있으면서도 각각 따로 이동·편집할 수 있습니다.
로봇 시뮬레이션처럼 실제 공간을 수정 가능한 디지털 환경으로 옮기는 작업에 쓸 수 있습니다.
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로봇 시뮬레이션에서는 물체를 집고 옮겨야 하므로, 물체마다 따로 떨어진 3D 모델이 있어야 쓸 수 있습니다. Lucida는 가려진 부분까지 생성해 이 조건을 맞췄습니다.
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