3डी जनरेटिव एआई द्वारा बनाई गई "अगली पीढ़ी की क्रिएशन" ── SIGGRAPH 2025 से अग्रिम पंक्ति की रिपोर्ट

1. परिचय── "छवि→3D" की दीवार को पार करते हुए 2025

पाठ और छवि निर्माण में ध्यान आकर्षित करने वाली जनरेटिव AI (GenAI) ने 2024 से 3D क्षेत्र में पूरी तरह से प्रवेश किया। OpenAI का Shap-E और NVIDIA का Instant N-eRF के आगमन के साथ "प्रॉम्प्ट इनपुट→कुछ सेकंड में 3D मेष" सामान्य हो गया, और निर्माण पाइपलाइन की प्रारंभिक योजना में भारी बदलाव आया। 2025 में, "एकल ऑब्जेक्ट निर्माण" से "दृश्य पुनर्निर्माण", "एनीमेशन निर्माण", "भौतिक गुणों के साथ परिधान निर्माण" की ओर विकास तेजी से बढ़ रहा है।github.comgaragefarm.net

2. SIGGRAPH 2025 में प्रदर्शित तीन प्रमुख उपलब्धियाँ

2-1 CAST: एक फोटो को "स्पर्शनीय 3D स्थान" में बदलना

CAST (Component-Aligned Scene Reconstruction) एक RGB छवि से छिपे हुए सतहों और गहराई का अनुमान लगाते हुए वस्तुओं के बीच संपर्क और गुरुत्वाकर्षण संबंधों को बनाए रखते हुए 3D दृश्य उत्पन्न करता है। अनुसंधान दल ने,

• वस्तु पहचान: बड़े पैमाने पर विजन ट्रांसफार्मर के साथ सैकड़ों वर्गों का एक साथ पता लगाना

• कैमरा पोज़ अनुमान: दृश्य अनुकूलन के माध्यम से परिप्रेक्ष्य विकृति को ठीक करना

• ज्यामितीय संगति हानि: NeRF व्युत्पन्न मॉडल के साथ "अदृश्य पीछे की सतह" को पूरक करना
  
  फर्नीचर VRकरण, रोबोट सिमुलेशन, और फिल्म प्रीविज़ के अनुप्रयोग की उम्मीद की जाती है।digitalmedianet.com

2Anim: स्टोरीबोर्ड→3D मोशन

फिल्म और एनीमेशन उद्योग में व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले स्टोरीबोर्ड निर्माण में अभी भी एनालॉग तत्वों की प्रधानता है। Sketch2Anim विसरण मॉडल के साथ पोज़ अनुक्रम और गति रेखाएँ का विश्लेषण करता है, और चलना, कूदना आदि को स्वचालित रूप से उत्पन्न करता है। Unity/Unreal में FBX प्रारूप में तुरंत आयात किया जा सकता है, जिससे शूटिंग से पहले प्रीविज़ और अवतार प्रस्तुतियों के त्वरित पूर्वावलोकन को संभव बनाया जा सकता है।digitalmedianet.com

2-3 Dress-1-to-3: एक फोटो से "सिलाई पैटर्न के साथ" परिधान

वर्तमान वर्चुअल ट्राय-ऑन में स्थिर मेष के कारण कपड़े की लहराहट अप्राकृतिक होती है। Dress-1-to-3 विसरण मॉडल×भौतिक अनुकूलन (C-IPC) के साथ **कपड़े के पैरामीटर (यंग का मापांक, झुकाव कठोरता)** का अनुमान लगाता है, और गेम के लिए वास्तविक समय सिमुलेशन के साथ मेल खाने वाला व्यवहार प्राप्त करता है। ई-कॉमर्स में रिटर्न दर को कम करने की उम्मीद है।digitalmedianet.com

3. तकनीकी पृष्ठभूमि──डिफ्यूजन मॉडल और NeRF का समामेलन

डिफ्यूजन मॉडल शोर को हटाने की प्रक्रिया को उलट कर उच्च गुणवत्ता वाली उत्पत्ति को संभव बनाता है, लेकिन 3D में मल्टी-व्यू संगति एक चुनौती बन जाती है। CAST ने व्यू संगति हानि, Sketch2Anim ने समय-अक्ष संगति हानि, और Dress-1-to-3 ने भौतिक हानि को शामिल कर संगति समस्याओं को पार किया। NeRF आधारित विधियाँ एक विभेद्य रेंडरर के माध्यम से छवि→3D→रेंडरिंग को एकीकृत रूप से सीखती हैं और गणना लागत को कई गुना कम करती हैं।garagefarm.net

4. औद्योगिक अनुप्रयोग का विस्तार

5. जापानी कंपनियों पर प्रभाव

• CG・एनिमेशन：सेल एनिमेशन संस्कृति के साथ समामेलन और लेआउट प्रक्रिया का अर्ध-स्वचालन
  
  

• परिधान：ZOZO・यूनिक्लो ने वर्चुअल ट्राई-ऑन को उन्नत किया और घरेलू और अंतरराष्ट्रीय बिक्री को मजबूत किया
  
  

• निर्माण：टोयोटा・मित्सुबिशी हेवी इंडस्ट्रीज ने डिजिटल ट्विन का तेजी से निर्माण किया और लाइन परिवर्तन को कुशल बनाया
  घरेलू स्तर पर मानव संसाधन की कमी एक बाधा है, लेकिन जनरेटिव AI के माध्यम से "वर्कर→सुपरवाइजर" प्रकार की कार्यशैली में परिवर्तन संभव है।

6. चुनौतियाँ──कॉपीराइट, नैतिकता, पर्यावरणीय भार

1. कॉपीराइट：मौजूदा 3D एसेट के मिश्रण से अधिकारों के उल्लंघन का जोखिम
   
   

2. नैतिकता：फेक उत्पादों या नकली ट्रायल का दुरुपयोग
   
   

3. पर्यावरणीय भार：बड़ी मात्रा में GPU प्रशिक्षण से CO₂ उत्सर्जन
   कानूनी ढांचे और कॉर्पोरेट गवर्नेंस दोनों की आवश्यकता है।

7. कार्यान्वयन चरण और अनुशंसित उपकरण

1. PoC：Shap-E या LumaAI के साथ छोटे पैमाने पर परीक्षण
   
   

2. वर्कफ़्लो एकीकरण：Blender / Houdini में विसरण प्लगइन जोड़ें
   
   

3. CI/CD प्रक्रिया：उत्पादन स्क्रिप्ट को Git＋क्लाउड GPU के साथ स्वचालित रूप से निष्पादित करें
   
   

4. दिशानिर्देश तैयार करना：AI उपयोग शर्तें और गुणवत्ता जांच प्रवाह तैयार करें
   जापानी UI के लो-कोड टूल्स भी बढ़ रहे हैं, जिससे गैर-इंजीनियरों के लिए भी परीक्षण करना आसान हो रहा है।

8. भविष्य की दृष्टि──“विश्व मॉडल” की ओर विकास

आने वाले समय में 3D जनरेटिव AI भौतिकी, सामान्य ज्ञान, और कार्य योजना को समाहित करते हुएWorld Modelकी ओर विकसित होगा, और रोबोट नियंत्रण या XR लर्निंग वातावरण का केंद्र बनेगा। भाषा LLM और विश्व मॉडल को मिलाकर “मल्टीमॉडल AGI” के 2027 के आसपास व्यावहारिक होने की भविष्यवाणी की गई है।businessinsider.com

9. निष्कर्ष

3D जनरेटिव AI पारंपरिक 3DCG निर्माण की अवधारणा को “शून्य से निर्माण” से “इरादे को व्यक्त करके उत्पन्न करने” में बदल देता है। CAST, Sketch2Anim, और Dress-1-to-3 का आगमन "हर किसी के लिए 3D" को वास्तव में व्यावहारिक स्तर पर लाता है, और जापानी कंपनियों की प्रतिस्पर्धात्मकता को भी बढ़ाता है। अब समय है छोटे पैमाने पर परीक्षण करने का और बड़े पैमाने पर लाभ उठाने का।

संदर्भ लेख सूची

• Digital Media Net「3D Generative AI Transforms How We Create, Design, Interact With Digital Content」digitalmedianet.com

• GarageFarm「Generative AI in 3D Modeling: Transforming Creativity and Workflows」garagefarm.net

• OpenAI GitHub「Shap-E: Generating Conditional 3D Implicit Functions」github.com

• Business Insider「Top AI Researchers Say Language Is Limiting… World Models」businessinsider.com