Uliza mfumo mkuu wa AI utengeneze kikombe cha uchapishaji wa 3D na kuna uwezekano kwamba utapokea kikombe kizuri ambacho hakiwezi kushikilia kahawa yako. Watafiti katika Maabara ya Sayansi ya Kompyuta ya MIT na Maabara ya Usanii wa Usanii (CSAIL), wanaofanya kazi na Google na Chuo Kikuu cha Kaskazini-Mashariki, wameunda zana ya kurekebisha hiyo: InstructMesh, mfumo wa kubuni ambao huruhusu mtu yeyote - mtaalam au novice kamili - kukarabati mifano ya 3D inayozalishwa na AI na kuitengeneza jinsi walivyokusudia, kulingana na Habari za MIT.
Malengo ya shida ya InstructMesh ni ya msingi kwa jinsi mifano ya kisasa inavyofanya kazi. Mifumo ya AI inaelewa jinsi kitu kinapaswa kuonekana, lakini sio jinsi kinavyofanya kazi, ambayo hutoa miundo isiyofaa ambayo inadhoofisha matumizi yaliyokusudiwa ya bidhaa. Na hata watumiaji wanapoona dosari, miundo ya 3D kwa kawaida ni ngumu kuhariri, hasa kwa watu wapya kwenye muundo wa 3D. InstructMesh, iliyotangazwa na Habari za MIT mnamo Oktoba 1, 2026, ni kiolesura kinachoendeshwa na AI iliyoundwa kuelewa jinsi miundo inapaswa kuonekana na ambayo watumiaji huhariri wanataka kutengeneza, kufunga pengo kati ya kile unachouliza na unachochapisha. Kwa timu zinazofuatilia maendeleo ya hivi punde ya AI, ni mfano adimu wa AI genereshi inayotumiwa kudhibiti makosa ya uzalishaji ya AI yenyewe.
Jinsi InstructMesh Inafanya Kazi
InstructMesh inaoanisha mfumo wa TRELLIS wa Microsoft, ambao hutengeneza miundo ya 3D kutoka kwa vidokezo vya maandishi na picha, kwa kutumia GPT-4, kielelezo kikubwa cha lugha nyuma ya ChatGPT - inayochanganya maarifa ya kuona na maandishi katika mtiririko mmoja wa kazi. Mtumiaji anaweza kuuuliza mfumo utengeneze muundo wa 3D wa, tuseme, jozi ya miwani, kisha uangazie sehemu mahususi za ramani anayotaka kusafishwa kabla ya kuchapishwa.
"Tulitaka kuleta pamoja talanta za jenereta za 3D na ustadi wa kufikiria wa LLMs katika nafasi inayoingiliana kutengeneza vitu ambavyo watu wanataka," Faraz Faruqi, mwandishi mkuu kwenye karatasi inayowasilisha mradi huo, mhitimu wa hivi karibuni wa MIT EECS na mshirika wa CSAIL ambaye sasa anafanya kazi katika Google.
Udanganyifu hutokea katika nafasi fiche ya muundo mzalishaji: watumiaji huelezea masuala katika lugha asilia, na InstructMesh hutoa mabadiliko ya ukalimani kwa jiometri ili mtumiaji atathmini na kuidhinisha. Vitelezi huongeza usahihi kwa marekebisho kama vile kupanua au kutoa sehemu fulani ya modeli. Matokeo yake, Faruqi alisema, ni kwamba "walichokiona ndicho walichokipata, na vitu hivyo vilifanya kazi kama ilivyotangazwa."
Namba Nyuma Ya Demo
Timu iliweka zana kupitia jaribio la muundo. Walikuwa na TRELLIS kuunda upya miundo maarufu ya 3D kutoka Thingiverse, jukwaa linalokaribisha mamilioni ya miundo inayoweza kuchapishwa, na wakagundua kuwa karibu asilimia 80 ya miundo iliyozalishwa ilikuwa na kasoro za kimuundo kwa namna fulani. Watafiti wa CSAIL kisha waliwauliza wasomi kutambua na kurekebisha masuala hayo kwa kutumia InstructMesh - na wapya walifanikiwa kwa asilimia 90 ya wakati huo, kama ilivyohakikiwa na mtaalamu.
Kiwango hicho cha mafanikio ni muhimu kwa sababu kinapendekeza ugavi wa ujuzi wa InstructMesh ni uamuzi kuhusu utendakazi, si miaka ya mafunzo ya CAD. "Kile ambacho wageni hawa walikosa utaalam, walikiunda kwa uvumbuzi," kama Habari za MIT zilivyoweka.
Vipande vya maonyesho vinaonyesha safu. InstructMesh ilitoa kikombe kilichofunikwa na joka, mkia wake ukitengeneza mpini; filimbi ya buluu inayong'aa yenye umbo la ganda; glasi na mbawa za kipepeo zinazoenea juu ya lenses; na kifaa cha kutengenezea kinywaji kinachofanana na pweza ambacho kila moja humimina kwenye kikombe tofauti. Zaidi ya wasiwasi, wanasayansi wa MIT walitumia zana hiyo kutengeneza bangili ya goti yenye mwonekano wa denim inayolingana na jinzi ya mgonjwa, na "bristle bot" yenye umbo la shrimp - uzio wa roboti unaoficha motor ambayo husukuma kifaa kwenye nyuso kama toy ya upepo.
Kwanini Ni Muhimu
AI ya Uzalishaji tayari imebadilisha maandishi, picha, na msimbo, lakini uundaji wa kimwili unasalia kuwa mipaka ya ukaidi. Timu ya watafiti hutatua tatizo kwa kanuni ya zamani ya programu: "unachoona ndicho unachopata" - programu ambapo maudhui unayohariri yanaonekana sawa na bidhaa ya mwisho. Zana za uzalishaji za 3D huvunja ahadi hiyo mara kwa mara, kwa sababu kielelezo kinachowazia kikombe hakina ukaguzi wa ndani wa unene wa ukuta, uimara wa vishikio, au iwapo mambo ya ndani yanaweza kushika kioevu kabisa. Pengo kati ya matundu yanayoonekana kuwa ya kuaminika na kitu ambacho huendelea kuguswa na ulimwengu halisi ndipo matarajio mengi ya uchapishaji ya 3D hufa.
Kwa kufanya ukarabati kuwa mwingiliano na unaoendeshwa na lugha, InstructMesh hushambulia shida ya maili ya mwisho ya kutengeneza kusaidiwa na AI. Mfumo huu unaunda mchakato wa uundaji wa muundo ambao hapo awali ulihitaji utaalamu wa kina wa kikoa katika zana za kitaalamu za 3D, ukibadilisha menyu na virekebishaji kwa maelezo ya lugha asilia ya kile ambacho si sahihi na vitelezi kwa ajili ya marekebisho mazuri. Miundo hiyo haihitaji tena mtaalam kuwa halisi, na hakiki ya mtaalam katika utafiti wa MIT inapendekeza marekebisho sio ya mapambo - vitu ambavyo vilipitia mikono ya novice vilifanya kazi.
Kuna mkia wa kibiashara kwa utafiti pia. Faruqi, ambaye sasa yuko Google, anaweza kujumuisha InstructMesh kwenye mfumo wa uhalisia ulioboreshwa - maono ni kwamba unaeleza unachohitaji kwa kutumia muktadha wa mazingira yako na mfumo huichapisha kwa haraka, kama kipochi cha simu kinacholingana na pochi yako.
Kwa tasnia ya uchapishaji ya 3D, ugunduzi wa uchochezi zaidi wa utafiti ni asilimia 80 ya kiwango cha dosari katika miundo inayozalishwa na AI kutoka kwa mfumo mkuu wa uzalishaji. Wakati zana za kutuma maandishi hadi 3D zikikimbia kuelekea bidhaa za watumiaji, InstructMesh hufanya kesi kuwa kizazi pekee hakitoshi - uthibitishaji na ukarabati lazima usafirishwe katika kisanduku kimoja.
---
Kaa Mbele ya AIPata habari za hivi punde za AI, uchanganuzi na mafanikio - yote katika sehemu moja.
Soma habari zaidi za AI →
