La generazione automatica di modelli tridimensionali attraverso l’intelligenza artificiale sta passando rapidamente dalla produzione di geometrie utilizzabili soprattutto come punto di partenza alla ricerca di asset abbastanza dettagliati da entrare direttamente nei workflow di stampa 3D, videogiochi, animazione e progettazione.
Hi3D, piattaforma sviluppata da Math Magic, ha compiuto un ulteriore passo in questa direzione con il lancio di Hi3D V3.0, nuova versione del proprio sistema image-to-3D capace di lavorare con una rappresentazione dichiarata fino a 2048³ voxel.
Secondo Math Magic, si tratta del primo modello AI 3D disponibile commercialmente a raggiungere questa risoluzione.
L’aggiornamento non riguarda però soltanto il numero di voxel. Hi3D V3.0 introduce modifiche alla ricostruzione geometrica, alla comprensione delle diverse viste dell’oggetto e alla generazione delle texture, che ora possono raggiungere una risoluzione di 8K.
L’obiettivo dichiarato è ridurre una delle principali debolezze degli attuali generatori AI 3D: la quantità di lavoro manuale necessaria dopo la generazione per trasformare un modello visivamente convincente in un asset realmente utilizzabile.
Dalla generazione AI alla produzione di un vero modello tridimensionale
Generare un’immagine con l’intelligenza artificiale e generare un modello tridimensionale sono problemi molto differenti.
Un generatore di immagini deve produrre ciò che viene osservato da un singolo punto di vista.
Un sistema image-to-3D deve invece ricostruire anche ciò che nell’immagine originale non è visibile.
Se viene fornita la fotografia frontale di un personaggio, l’algoritmo deve determinare come potrebbe essere la schiena, quale profondità possiedano le diverse parti, come siano collegate tra loro e quale geometria si nasconda dietro gli elementi visibili.
Il problema diventa ancora più difficile quando l’immagine contiene oggetti sovrapposti, parti sottili, cavità, piccoli dettagli o elementi molto vicini tra loro.
Una persona riesce spesso a interpretare queste informazioni grazie alla conoscenza del mondo reale.
Per un modello AI, invece, la struttura tridimensionale deve essere inferita a partire dai dati disponibili e dalle informazioni apprese durante l’addestramento.
È proprio sulla qualità di questa ricostruzione che si concentra una parte significativa di Hi3D V3.0.
Cosa significa realmente 2048³ voxel
Il dato più evidente della nuova versione è la risoluzione di 2048³ voxel.
Il voxel può essere considerato, con qualche semplificazione, l’equivalente tridimensionale di un pixel.
Un’immagine digitale viene suddivisa in una griglia bidimensionale di pixel. Una rappresentazione volumetrica divide invece lo spazio in elementi tridimensionali.
Aumentando la risoluzione della griglia possono essere rappresentati dettagli geometrici più piccoli.
Hi3D utilizzava nelle precedenti versioni risoluzioni fino a 1536³. Con V3.0 il valore sale a 2048³, con un incremento dichiarato da Math Magic pari a circa 2,37 volte nel numero complessivo di voxel.
È importante però non interpretare questo valore come se fosse direttamente equivalente alla risoluzione di una stampante 3D o al numero di triangoli della mesh finale.
Il voxel rappresenta una fase della ricostruzione geometrica.
Il modello finale viene successivamente convertito in una mesh composta da poligoni.
Voxel e poligoni non sono la stessa cosa
La distinzione è particolarmente importante per chi utilizza Hi3D per la stampa 3D.
Un modello elaborato a 2048³ voxel non viene necessariamente esportato con miliardi di elementi geometrici.
La documentazione di Math Magic permette infatti di impostare il numero di facce del modello finale.
Per la modalità 2048quality vengono raccomandati circa 2 milioni di poligoni, mentre con 2048master il valore consigliato può arrivare a 5 milioni.
Il vantaggio della maggiore risoluzione interna consiste quindi soprattutto nella quantità di informazione disponibile prima della conversione della geometria.
In teoria, una rappresentazione più fine può conservare meglio piccole curvature, incisioni, bordi e separazioni tra elementi vicini.
La mesh finale può successivamente essere semplificata mantenendo una quantità maggiore di questi dettagli.
Piccoli componenti che non vengono più fusi insieme
Uno dei problemi tipici dei modelli generati automaticamente è la fusione indesiderata tra elementi adiacenti.
Due dita possono diventare un blocco unico.
Un accessorio vicino al corpo di un personaggio può fondersi con la superficie.
Una piccola catena, una fibbia o un elemento decorativo possono trasformarsi in una massa indistinta.
Hi3D sostiene che V3.0 migliori proprio questa capacità di distinguere strutture separate anche quando si trovano molto vicine.
Per la stampa 3D è un miglioramento potenzialmente importante.
Una separazione geometrica errata non rappresenta soltanto un difetto estetico.
Può rendere impossibile articolare un componente, modificare un modello o dividere correttamente le parti per una successiva produzione.
Migliora la ricostruzione di rilievi e incisioni
L’aumento della precisione dovrebbe risultare visibile anche sulle superfici.
Incisioni poco profonde, rilievi, decorazioni, piccoli bordi e variazioni della superficie tendono facilmente a scomparire quando la rappresentazione tridimensionale non dispone di una risoluzione sufficiente.
V3.0 è stato progettato per conservare meglio questo tipo di geometrie.
Si tratta di una caratteristica interessante per miniature, statuette, gioielli, elementi ornamentali e modelli destinati alla stampa in resina.
In queste applicazioni una parte importante dell’aspetto finale dipende proprio dai dettagli superficiali.
Va naturalmente ricordato che la possibilità di rappresentare digitalmente un dettaglio non significa automaticamente che qualsiasi stampante possa riprodurlo.
Il risultato fisico dipenderà dalla tecnologia utilizzata, dal diametro dell’ugello nel caso FFF, dalla dimensione del pixel e dallo spessore dello strato nel caso delle stampanti a resina, oltre che dal materiale e dai parametri di produzione.
Pareti sottili e overhang sono una sfida anche per l’intelligenza artificiale
Hi3D indica inoltre una migliore capacità di ricostruire pareti sottili e strutture sporgenti.
Sono geometrie difficili perché un algoritmo può interpretarle erroneamente come superfici prive di spessore oppure collegarle ad altri elementi vicini.
Il problema è particolarmente evidente nelle immagini di personaggi.
Capelli, mantelli, ali, tessuti, lame, piume e accessori possono avere sezioni molto ridotte.
Un modello AI deve contemporaneamente comprendere che l’elemento esiste, determinarne la profondità e costruirne una geometria coerente.
La maggiore risoluzione contribuisce, ma non è l’unico elemento necessario.
Serve anche una migliore comprensione strutturale della scena.
Hi3D lavora sulla coerenza tra viste differenti
Ed è questo il secondo grande intervento introdotto con V3.0.
Math Magic dichiara di aver migliorato il cosiddetto cross-view structural reasoning, cioè la capacità del sistema di mantenere coerente la struttura quando l’oggetto viene osservato da punti di vista differenti.
È uno dei problemi storici della generazione AI 3D.
Un modello può apparire molto convincente frontalmente e diventare incoerente quando viene ruotato.
Elementi presenti sul lato anteriore possono sparire nella parte posteriore.
Le proporzioni possono cambiare.
Due oggetti che sembravano separati possono risultare collegati.
Il volto di un personaggio può essere corretto frontalmente ma deformato osservandolo di profilo.
Per utilizzare l’asset in un’immagine statica questo problema può essere relativamente poco importante.
In un vero ambiente tridimensionale diventa invece immediatamente evidente.
Il multi-view riduce l’incertezza
Hi3D consente di partire da una singola immagine oppure da più immagini dello stesso soggetto.
La modalità multi-view supporta fino a quattro viste: anteriore, posteriore, sinistra e destra.
Fornire più immagini riduce la quantità di geometria che il modello deve inventare.
Se viene fornita soltanto una vista frontale, l’intelligenza artificiale deve ipotizzare quasi completamente ciò che si trova sul retro.
Con quattro immagini dispone invece di informazioni dirette sulla maggior parte della superficie.
Questo principio è importante anche per comprendere i limiti della tecnologia.
L’intelligenza artificiale può produrre una ricostruzione plausibile a partire da un’unica immagine, ma plausibile non significa necessariamente corrispondente all’oggetto reale.
Per applicazioni artistiche può essere sufficiente.
Per la reverse engineering o la metrologia, invece, non sostituisce uno scanner 3D.
Hi3D non è uno scanner tridimensionale
La distinzione merita di essere sottolineata.
Uno scanner misura la geometria di un oggetto fisico.
Hi3D la ricostruisce attraverso un modello generativo.
Se da una fotografia non è possibile vedere una determinata superficie, il sistema deve inferirla.
La geometria risultante può quindi essere estremamente credibile ma non necessariamente dimensionalmente esatta.
Questo limita l’impiego del sistema nella progettazione tecnica.
Non sarebbe appropriato utilizzare una fotografia di un componente meccanico e aspettarsi che l’intelligenza artificiale restituisca automaticamente le tolleranze necessarie per realizzare un ricambio.
Il campo di applicazione più naturale rimane quello dei modelli artistici, concettuali e visuali.
Dalle texture tradizionali alle texture 8K
Il terzo importante aggiornamento riguarda l’aspetto superficiale.
Hi3D V3.0 può generare texture fino a 8K.
La geometria determina la forma dell’oggetto, mentre la texture determina gran parte del suo aspetto visivo.
Un modello relativamente semplice può apparire molto dettagliato se utilizza una texture ad alta risoluzione.
Per videogiochi, animazione, rendering e visualizzazione in realtà aumentata, la qualità della texture è quindi fondamentale.
Hi3D ha inoltre aggiornato il proprio algoritmo proprietario per il completamento UV.
Perché la mappa UV è così importante
Per applicare un’immagine bidimensionale sopra un oggetto tridimensionale è necessario stabilire come la superficie 3D debba essere distesa su un piano.
Il risultato è la cosiddetta mappa UV.
È un po’ come tagliare la superficie di un oggetto e appiattirla per poterci disegnare sopra.
Se la mappa viene generata male possono comparire deformazioni, giunzioni visibili, texture stirate oppure aree con una risoluzione insufficiente.
La creazione manuale delle UV è una delle attività che può richiedere tempo nella produzione professionale di asset 3D.
L’automazione di questa fase rappresenta quindi un elemento importante nel tentativo di trasformare i modelli generati dall’AI in asset utilizzabili direttamente.
Supporto anche per materiali PBR
Hi3D supporta inoltre la generazione PBR, Physically Based Rendering.
Un materiale PBR non descrive semplicemente il colore della superficie.
Può fornire informazioni su proprietà come riflettività, rugosità e comportamento della luce.
Un pezzo di metallo, una superficie di plastica, una stoffa e la pelle umana reagiscono alla luce in modi molto differenti.
La semplice applicazione di una fotografia sulla superficie non riesce sempre a riprodurre correttamente queste differenze.
I workflow PBR sono diventati uno standard nei videogiochi, nella visualizzazione architettonica e nella produzione di contenuti digitali.
Anche altri sistemi AI 3D stanno investendo fortemente in questa direzione.
Tencent Hunyuan3D mostra quanto il settore sia diventato competitivo
Un esempio significativo è Tencent, che con Hunyuan3D 2.1 ha sviluppato un sistema per la generazione di asset tridimensionali con materiali PBR.
Tencent ha scelto inoltre di rendere disponibili pesi del modello e codice di addestramento, puntando maggiormente sull’ecosistema open source.
Hi3D segue invece una strategia principalmente commerciale basata su piattaforma web e API.
Le due soluzioni mostrano come il mercato dell’AI 3D stia evolvendo lungo direzioni differenti.
La competizione non riguarda più soltanto la possibilità di generare una forma tridimensionale.
Riguarda qualità geometrica, materiali, velocità, controllo della topologia, facilità di integrazione e capacità di produrre asset utilizzabili senza lunghe correzioni manuali.
Anche Meshy e Tripo puntano sugli asset pronti per la produzione
Nel mercato Hi3D si confronta anche con piattaforme come Meshy e Tripo AI.
Tutte queste società cercano di ridurre il passaggio tra concept bidimensionale e asset tridimensionale.
Le strategie però non sono identiche.
Hi3D mette particolarmente in evidenza la risoluzione geometrica.
Meshy ha concentrato una parte dello sviluppo sulla fedeltà rispetto all’immagine originale.
Tripo AI ha invece sottolineato la necessità di migliorare struttura e topologia per ottenere modelli che possano essere utilizzati più facilmente all’interno di workflow produttivi.
Questo è un punto fondamentale: la qualità di un modello 3D non può essere descritta attraverso un singolo numero.
2048³ non significa automaticamente “migliore”
La risoluzione rappresenta soltanto una delle variabili.
Un modello può contenere moltissimi dettagli ma avere una topologia difficile da modificare.
Può essere esteticamente eccellente ma non manifold.
Può avere milioni di poligoni ma risultare inutilmente pesante.
Può ricostruire perfettamente la vista frontale e inventare in modo errato quella posteriore.
Può infine essere adatto a un videogioco ma non alla stampa 3D, oppure viceversa.
Per questo la dichiarazione di Hi3D relativa ai 2048³ voxel deve essere interpretata nel contesto dell’intero workflow.
Il vero progresso sarà misurato dalla quantità di lavoro necessaria dopo la generazione.
Il problema della retopology rimane centrale
Nel mondo professionale un modello generato automaticamente deve spesso essere sottoposto a retopology.
L’operazione consiste nel ricostruire o riorganizzare la mesh in modo da ottenere una distribuzione dei poligoni più ordinata ed efficiente.
Per una statuetta destinata esclusivamente alla stampa 3D può non essere particolarmente importante.
Per un personaggio che deve essere animato è invece fondamentale.
Ginocchia, gomiti, volto e altre zone deformabili richiedono una topologia adatta al movimento.
Milioni di triangoli distribuiti automaticamente possono fornire un’eccellente superficie statica, ma non necessariamente una buona base per un rigging professionale.
L’intelligenza artificiale sta quindi riducendo il lavoro di modellazione, ma non ha ancora eliminato tutte le competenze tradizionali.
Un workflow specifico per la stampa 3D
Hi3D sta cercando di affrontare il problema anche sviluppando strumenti dedicati ai maker.
La piattaforma non si limita alla generazione image-to-3D.
Include funzioni per dividere automaticamente un modello in più parti.
Questa operazione può essere utile quando l’oggetto è troppo grande per il volume della stampante oppure quando deve essere orientato in maniera differente per ottenere una produzione migliore.
Il software può inoltre aggiungere sistemi di connessione tra le parti.
È una funzione importante perché la divisione manuale di un modello richiede normalmente l’utilizzo di un software CAD o di modellazione.
Dalla generazione alla suddivisione automatica
Immaginiamo di generare una statuetta alta 60 centimetri con una stampante che dispone di un volume verticale utile di 25 centimetri.
Il modello non può essere prodotto in un unico pezzo.
Deve essere suddiviso.
Una semplice divisione geometrica può però creare problemi durante l’assemblaggio.
Le superfici devono combaciare e può essere necessario aggiungere perni, fori o altri sistemi di riferimento.
Hi3D dispone di strumenti progettati proprio per automatizzare parte di questa fase.
Questo elemento è forse meno spettacolare del dato dei 2048³ voxel, ma per chi stampa realmente i modelli può avere un’importanza maggiore.
Anche la stampa multicolore entra nella piattaforma
Un’altra funzione converte le texture del modello in regioni cromatiche utilizzabili nella stampa 3D multicolore.
Il problema è interessante perché una texture digitale contiene potenzialmente milioni di colori.
Una stampante FFF multicolore dispone invece generalmente di un numero molto più limitato di filamenti.
È quindi necessario trasformare l’immagine superficiale in aree compatibili con i materiali fisicamente disponibili.
Hi3D integra una funzione specifica di 3D Model Multicolor e permette l’esportazione anche in 3MF, formato particolarmente utile quando occorre mantenere informazioni aggiuntive rispetto al semplice STL.
Lo STL non è più l’unico formato importante
La piattaforma supporta numerosi formati: OBJ, GLB, STL, FBX, USDZ e 3MF.
La varietà riflette i mercati ai quali Hi3D si rivolge.
STL rimane molto diffuso nella stampa 3D, ma descrive sostanzialmente soltanto la geometria triangolare.
GLB e FBX sono più adatti a workflow di grafica, animazione e videogiochi.
USDZ viene utilizzato soprattutto negli ecosistemi di realtà aumentata.
3MF è invece sempre più interessante nell’additive manufacturing perché può conservare informazioni su colori, materiali e altri elementi del processo.
Una piattaforma che vuole servire contemporaneamente maker, artisti e sviluppatori deve quindi supportare destinazioni molto diverse.
Le API aprono Hi3D alle applicazioni professionali
Math Magic non distribuisce Hi3D soltanto attraverso l’interfaccia browser.
L’azienda offre anche API che permettono di integrare i modelli all’interno di software e workflow aziendali.
Un’azienda di e-commerce potrebbe, per esempio, automatizzare la generazione di asset tridimensionali partendo dalle immagini di catalogo.
Uno studio di videogiochi potrebbe utilizzare il servizio per creare rapidamente bozze tridimensionali a partire dal concept art.
Un servizio di stampa 3D potrebbe integrare una funzione che permette al cliente di caricare un’immagine e ottenere automaticamente una prima geometria.
La presenza delle API mostra quindi che Math Magic non considera Hi3D soltanto un’applicazione destinata agli utenti finali.
Due modalità 2048 con costi molto differenti
La documentazione API di Hi3D permette anche di comprendere meglio come Math Magic abbia strutturato V3.0.
Sono disponibili due modalità principali: 2048quality e 2048master.
La prima punta a un compromesso tra precisione e costo computazionale.
La seconda utilizza un livello superiore di elaborazione ed è associata a mesh fino a circa cinque milioni di facce.
Al momento del lancio, il listino API indica per una generazione V3.0 completa di geometria, texture e PBR un costo indicativo di circa 2,10 dollari in modalità 2048quality e 9,10 dollari in modalità 2048master.
La differenza è significativa e suggerisce che l’elaborazione della versione master richieda risorse computazionali considerevolmente superiori.
Per grandi volumi di generazione, quindi, la scelta del livello di qualità può avere un impatto economico rilevante.
La maggiore qualità comporta anche modelli più pesanti
Una mesh con diversi milioni di poligoni non rappresenta soltanto un vantaggio.
Richiede più memoria.
Aumenta il peso dei file.
Può rallentare Blender, Maya, ZBrush, slicer e altre applicazioni.
Può diventare poco pratica per un videogioco in tempo reale.
Per molte applicazioni sarà quindi comunque necessario ridurre il numero dei poligoni.
Il valore di una generazione ad alta risoluzione consiste nella possibilità di partire da un master ricco di dettagli e produrre successivamente versioni semplificate adatte ai diversi utilizzi.
È un workflow già comune nella modellazione professionale.
Per la stampa 3D conta anche la dimensione fisica finale
Nell’additive manufacturing c’è un ulteriore elemento da considerare.
Una statuetta alta cinque centimetri non può fisicamente mostrare tutti i dettagli presenti in una mesh da cinque milioni di poligoni.
Una normale stampante FFF ha limiti determinati da ugello, altezza dello strato e comportamento del materiale.
Una stampante MSLA ad alta risoluzione può riprodurre dettagli molto più piccoli, ma anch’essa possiede limiti fisici.
Generare una quantità di dettaglio superiore alla capacità della macchina può quindi aumentare inutilmente dimensioni del file e tempi di slicing.
Per chi utilizza Hi3D per la stampa, la risoluzione digitale deve essere proporzionata alla dimensione fisica del modello.
La promessa più importante è ridurre le correzioni manuali
Da questo punto di vista, il vero obiettivo di V3.0 non dovrebbe essere valutato esclusivamente attraverso la risoluzione.
Math Magic afferma di voler ridurre la quantità di mesh repair necessaria tra la generazione e l’utilizzo.
Questo è probabilmente il punto più importante per l’adozione professionale dei generatori AI 3D.
Creare in pochi minuti un modello apparentemente spettacolare ha un valore limitato se un artista deve poi trascorrere diverse ore a correggere superfici, parti fuse, buchi, intersezioni e geometrie mancanti.
Il tempo risparmiato nella prima fase viene semplicemente trasferito alla seconda.
Production-ready è diventata la nuova parola chiave
Non è un caso che molte aziende del settore stiano utilizzando sempre più spesso il concetto di production-ready.
La prima generazione di AI 3D doveva dimostrare che fosse possibile trasformare un’immagine in una forma tridimensionale.
La nuova generazione deve dimostrare che quella forma possa essere realmente utilizzata.
Per un gioco significa topologia, texture, UV e prestazioni.
Per un film significa qualità visiva e possibilità di modificare il modello.
Per la stampa 3D significa soprattutto solidità geometrica, spessori, assenza di errori nella mesh e possibilità di separare correttamente le parti.
Sono requisiti molto diversi.
La difficoltà per piattaforme come Hi3D consiste nel servire contemporaneamente tutti questi mercati.
L’intelligenza artificiale non sostituisce ancora il CAD parametrico
Un altro limite riguarda la progettazione meccanica.
Un modello AI può ricostruire molto bene la forma di una scarpa, di una statuetta o di un oggetto ornamentale.
È molto più difficile chiedergli di produrre una staffa con un foro da 8,00 millimetri, una tolleranza H7 e una distanza tra gli assi definita con precisione.
CAD parametrico e generazione AI rispondono ancora a esigenze differenti.
Software come Autodesk Fusion, SolidWorks, Siemens NX o PTC Creo descrivono la geometria attraverso vincoli e dimensioni controllabili.
Un generatore AI parte invece soprattutto dall’aspetto.
Per questo Hi3D appare oggi più adatto al design organico e artistico che alla progettazione meccanica dimensionale.
Può però cambiare profondamente il concept design
Questo non riduce l’importanza della tecnologia.
Nel concept design l’obiettivo iniziale non è costruire immediatamente un componente certificato.
Serve esplorare idee.
Un designer può produrre decine di immagini attraverso un generatore AI 2D e trasformare rapidamente quelle più interessanti in modelli tridimensionali.
Il risultato può essere stampato, osservato fisicamente e utilizzato come base per successive modifiche.
La combinazione tra generative AI e additive manufacturing crea quindi un percorso estremamente breve tra idea e oggetto.
È probabilmente uno dei campi nei quali piattaforme come Hi3D avranno l’impatto più immediato.
Il designer si sposta dalla costruzione alla selezione
Tradizionalmente un artista 3D parte da una geometria elementare e costruisce progressivamente il modello.
Con gli strumenti generativi il processo può invertirsi.
L’intelligenza artificiale produce diverse proposte e il progettista seleziona quella più interessante.
Il lavoro umano si sposta quindi in parte dalla costruzione diretta alla scelta, alla correzione e alla direzione artistica.
Non significa che la competenza scompaia.
Anzi, diventa ancora più importante saper riconoscere rapidamente quando una geometria è corretta e quando contiene errori nascosti.
Il lancio V3.0 arriva dopo una rapida successione di aggiornamenti
La documentazione di Math Magic mostra una progressione molto veloce.
Le versioni precedenti offrivano livelli da 512³, 1024³ e 1536³ voxel.
Hi3D V2.1 aveva introdotto modalità 1536fast e 1536pro.
Il 19 agosto 2026 l’API è stata aggiornata con Hi3D V3.0, introducendo 2048quality e 2048master.
L’aumento di risoluzione si accompagna quindi a una segmentazione più netta tra modalità veloci e modalità ad alta qualità.
È un’evoluzione simile a quella osservata nei generatori di immagini e nei grandi modelli linguistici: non sempre serve utilizzare il modello più costoso per ogni richiesta.
Math Magic punta a un ecosistema completo
Hi3D viene presentata da Math Magic come una piattaforma all-in-one.
La strategia è interessante perché la generazione della geometria diventa soltanto il primo passaggio.
Il sistema comprende image-to-3D, multi-view generation, texturing, PBR, creazione di rilievi, suddivisione delle parti e preparazione per la stampa multicolore.
La direzione è quindi quella di ridurre il numero di applicazioni necessarie tra immagine iniziale e modello utilizzabile.
È proprio l’integrazione del workflow che potrebbe diventare uno dei principali elementi di differenziazione tra le numerose piattaforme AI 3D.
Dalla singola funzione alla catena automatizzata
Il settore sta seguendo un percorso già osservato in altri ambiti dell’intelligenza artificiale.
All’inizio ogni modello risolveva una singola funzione.
Poi le aziende hanno iniziato a collegare le funzioni in sequenza.
Nel 3D significa passare da:
immagine,
a geometria,
a texture,
a materiale,
a suddivisione del modello,
fino alla produzione.
Se tutte queste fasi possono essere automatizzate mantenendo una qualità sufficiente, il numero di persone in grado di creare un oggetto tridimensionale aumenta enormemente.
Non occorre necessariamente conoscere Blender, ZBrush o un software CAD per realizzare il primo modello.
Una democratizzazione che crea anche nuovi problemi di qualità
La riduzione della barriera all’ingresso ha però una conseguenza.
Più persone possono generare modelli, ma non tutte possiedono le competenze necessarie per verificarli.
Un file può apparire corretto nell’anteprima e contenere problemi che emergono soltanto durante lo slicing o la stampa.
Pareti troppo sottili, superfici aperte, elementi sospesi e geometrie non manifold rimangono aspetti da controllare.
Per questo l’automazione del mesh repair e delle verifiche di stampabilità sarà probabilmente importante quanto l’aumento della risoluzione.
Il passaggio decisivo sarà misurare il risultato e non soltanto la specifica
Con Hi3D V3.0, Math Magic porta quindi il proprio sistema a una nuova soglia dichiarata di precisione.
Il salto da 1536³ a 2048³ rappresenta un aumento significativo della capacità della rappresentazione volumetrica e permette, secondo l’azienda, di conservare meglio incisioni, superfici sottili, piccoli elementi separati e dettagli complessi.
Le texture 8K e il nuovo sistema di ricostruzione multivista completano l’aggiornamento.
Ma la vera competizione nel settore AI 3D difficilmente verrà vinta soltanto da chi utilizzerà il numero più elevato di voxel.
Conta la qualità della geometria finale.
Conta la topologia.
Conta la coerenza tra le viste.
Conta quanto lavoro deve ancora svolgere l’utente.
Conta la capacità di passare dal file generato all’utilizzo reale.
Ed è proprio su quest’ultimo punto che Hi3D V3.0 dovrà essere valutato.
Se la maggiore risoluzione riuscirà realmente a ridurre le correzioni manuali e a produrre modelli più affidabili per la stampa 3D, l’animazione e il design, il risultato sarà più importante del semplice record numerico.
La trasformazione in corso è comunque evidente: l’intelligenza artificiale non si limita più a produrre immagini di oggetti che non esistono.
Sta imparando a costruirne direttamente la geometria tridimensionale, con l’obiettivo sempre più concreto di trasformare quella geometria in un asset digitale utilizzabile o in un oggetto fisico prodotto da una stampante 3D.
Questo articolo è stato redatto con il supporto di strumenti di intelligenza artificiale (AI)
