حوّل الصور 2D إلى مجسمات 3D بالذكاء الاصطناعي

يمكنك تصدير مجسماتك بصيغ قياسية في المجال، وأهمها OBJ (مع ملفات النسيج) وGLB/GLTF، وهي مدعومة على نطاق واسع في عارضات 3D وبرامج التحرير.

لا تحتاج إلى أي مهارات في النمذجة 3D. يتولى الذكاء الاصطناعي الطوبولوجيا وتقدير العمق وخرائط UV بنفسه، وتعمل الأداة كلها في متصفحك — لا شيء للتثبيت ولا مشهد للإعداد. عمليًا هي ثلاث خطوات: ارفع الصورة، انتظر الشبكة، نزّل الملف.

أفضل النتائج تأتي من صور ذات حواف واضحة وتباين عالٍ وموضوع واحد. تجنب الخلفيات المزدحمة والصور الضبابية. الأجسام المتناظرة تعطي أعلى جودة لشبكات 3D.

الصورة تُظهر جانبًا واحدًا من الجسم، لذلك يعيد الذكاء الاصطناعي بناء الجوانب التي لا يراها. يخرج الوجه الذي صوّرته الأقرب إلى الأصل، بينما الجهة الخلفية تقدير مدروس — لذا افحص المجسم من كل الزوايا قبل نشره. التفاصيل الدقيقة والنصوص على العبوات والأجزاء الرفيعة كالمقابض والأسلاك هي أضعف نقاط إعادة البناء من صورة واحدة.

نعم. مرّر الصورة نفسها عبر المولد مرة أخرى لتحصل على إعادة بناء أخرى للمقارنة. لا تُخصم الأرصدة إلا عند التوليد الناجح، لذا فالنتيجة التي لا تعجبك لا تكلفك شيئًا سوى المحاولة.

نعم. GLB هي الصيغة المصممة للويب: تحمل الشبكة ونسيجها في ملف واحد، وهذا ما تتوقعه العارضات. يُحمَّل في model-viewer وThree.js وBabylon.js دون أي خطوة تحويل، فتصبح صورة المنتج جسمًا قابلًا للتدوير في صفحة المنتج. اختر OBJ بدلًا من ذلك إذا أردت فتح الشبكة في محرر على الحاسوب.

كلا المحركين يقرأ الصيغ التي تصدّرها هذه الأداة — استورد GLB أو OBJ وستصل الشبكة مع نسيجها مطبقًا. تعامل مع النتيجة كشبكة أساسية: للعناصر الثانوية والأجسام الخلفية والنماذج الأولية يمكن استخدامها كما هي، أما الأصل الرئيسي فيستفيد من إعادة الطوبولوجيا يدويًا.

ليس دفعة واحدة. يعمل المحوّل على صورة واحدة في كل مرة، ولا توجد API عامة لأتمتته، لذا فالكتالوج يعني تكرار الخطوات الثلاث لكل صورة. تبقى الإعدادات نفسها بين المرات، فتكون النتائج متسقة رغم أن الرفع يدوي.