3D-модель в нейросетях - Это революция! Blender + Hunyuan

ИИ для 3D больше не миф - нейросети уже умеют собирать 3д-модели! Blender + Hunyuan Полезные ссылки к видео: В этом видео мы покажем, как выглядит 3D-моделирование в нейросетях на практике: мы возьмём картинку-концепт, закинем её в Hunyuan 3.0, получим готовую 3D-модель, сделаем ретопологию в нейросети и вручную в Blender, запечём текстуры и доведём все до идеала в Substance Painter. Сначала мы создаём концепт: берём хайповый эмодзи истукана, находим референс и дорабатываем через ChatGPT. Такой подход показывает, как связать разные нейросети в одном пайплайне: одна генерирует 2D-картинку, другая — полноценную 3D-модель. После этого мы переходим на сайт Hunyuan, используем режим image to 3D, настраиваем параметры (геометрия + текстура, до 1,5 млн треугольников) и получаем детализированную хайпольную модель. Оцениваем качество сетки и симметрию. Это отличный пример того, как ИИ для 3D уже сегодня экономит часы ручной работы. Но магия нейросетей — это только половина пути. Сетка получается тяжёлой, поэтому нам нужна ретопология. Сначала мы пробуем автоматическую ретопологию прямо в Hunyuan через 3D Smart Topology. Дальше начинается классика - ручная ретопология в Blender. Мы импортируем модель, создаём лоупольный контейнер, настраиваем привязки, отключаем выделение хайпольки и подключаем аддон polyquilt. Когда low-poly модель готова, мы делаем UV-развёртку, настраиваем модификатор Mirror, выравниваем вершины по оси и получаем аккуратную симметричную модель. После этого...